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Python dask.dataframe.DataFrame.squeeze用法及代码示例


用法:

DataFrame.squeeze(axis=None)

将一维轴对象挤压成标量。

此文档字符串是从 pandas.core.frame.DataFrame.squeeze 复制而来的。

可能存在与 Dask 版本的一些不一致之处。

具有单个元素的系列或数据帧被压缩为一个标量。具有单列或单行的 DataFrame 被压缩为一个系列。否则对象不变。

当您不知道您的对象是 Series 还是 DataFrame,但您确实知道它只有一列时,此方法最有用。在这种情况下,您可以安全地调用squeeze 以确保您有一个系列。

参数

axis{0 或‘index’,1 或‘columns’,无},默认无

要挤压的特定轴。默认情况下,所有长度为 1 的轴都被挤压。

返回

DataFrame、系列或标量

挤压 axis 或所有轴后的投影。

例子

>>> primes = pd.Series([2, 3, 5, 7])

切片可能会产生一个具有单个值的系列:

>>> even_primes = primes[primes % 2 == 0]  
>>> even_primes  
0    2
dtype: int64
>>> even_primes.squeeze()  
2

在每个轴上挤压具有多个值的对象没有任何作用:

>>> odd_primes = primes[primes % 2 == 1]  
>>> odd_primes  
1    3
2    5
3    7
dtype: int64
>>> odd_primes.squeeze()  
1    3
2    5
3    7
dtype: int64

与 DataFrame 一起使用时,挤压甚至更有效。

>>> df = pd.DataFrame([[1, 2], [3, 4]], columns=['a', 'b'])  
>>> df  
   a  b
0  1  2
1  3  4

切片单个列将生成一个 DataFrame,其中的列只有一个值:

>>> df_a = df[['a']]  
>>> df_a  
   a
0  1
1  3

所以列可以被压缩,产生一个系列:

>>> df_a.squeeze('columns')  
0    1
1    3
Name: a, dtype: int64

从单列中切出单行将生成一个标量 DataFrame:

>>> df_0a = df.loc[df.index < 1, ['a']]  
>>> df_0a  
   a
0  1

挤压行产生一个单一的标量系列:

>>> df_0a.squeeze('rows')  
a    1
Name: 0, dtype: int64

挤压所有轴将直接投影成一个标量:

>>> df_0a.squeeze()  
1

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注:本文由纯净天空筛选整理自dask.org大神的英文原创作品 dask.dataframe.DataFrame.squeeze。非经特殊声明,原始代码版权归原作者所有,本译文未经允许或授权,请勿转载或复制。