Pandas 具有单行的数据帧是否具有数据帧的所有属性？

我正在从一个大的数据帧切片一个数据帧，而子数据帧只有一行。具有单行的子df是否具有与父df相同的属性

import numpy as np
import pandas as pd
dates = pd.date_range('20130101',periods=6)
df = pd.DataFrame(np.random.randn(6,2),index=dates,columns=['col1','col2'])
df1=df.iloc[1]
type(df1)
>> pandas.core.series.Series
df1.columns
>>'Series' object has no attribute 'columns'

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是否有一种方法可以在pd.series上使用pd.DataFrame的所有属性？

您可能正在寻找的是一个具有一行的数据帧：

>>> pd.DataFrame(df1).T                    # T -> transpose

                col1      col2
2013-01-02 -0.428913  1.265936

当您执行

df.iloc[1]

时，pandas会将其转换为一个一维的系列，而列将成为索引。您仍然可以执行

df1['col1']

，但不能执行

df.columns

，因为序列基本上是一列，因此旧列现在是新索引

因此，您可以像这样返回前面的列：

>>> df1.index.tolist()

['col1', 'col2']

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这让我很困惑。我还希望

df.iloc[1]

是一个只有一行的数据帧，但pandas的默认行为始终是自动将任何一维数据帧片段（无论是行还是列）转换为一个系列。这对一行来说很自然，但对一列来说就不那么自然了（因为列变成了索引），但一旦你了解了发生了什么，这就不是问题了。

我试过了，但不起作用，我的问题是有一种方法可以将df的所有属性都用到pd.series.As，一行的所有df都会得到pd的属性。默认情况下为系列。您也可以使用此选项：

df1.iloc[1]。to_frame（）.T

。