Python 熊猫系列中如何按索引提取元素

我试图从序列中提取

索引[1]

或

月份

，但没有得到它。它的系列来自一个数据帧

x = ltest['Date'].str.split("-")

5659    [2015, 07, 26]
5696    [2015, 07, 26]
5783    [2015, 07, 26]
5833    [2015, 07, 26]
5836    [2015, 07, 26]
dtype: object

x[1]   #error
x[x[1]] #error

ltest

---

我正在学习熊猫。我检查了，但无法计算。

从文件中读取数据帧时，将列

Date

设置为

datetime

：

df = pd.read_csv('yourfile.csv',parse_dates=['Date'])

通过这种方式，您可以轻松访问有关月份的信息：

df['Month'] = df['Date'].dt.month

这将返回：

   Store  DayOfWeek       Date  Sales  Customers  Open  Promo  StateHoliday  \
0     85          7 2015-07-26  11421       1606     1      0             0   
1    122          7 2015-07-26   5773        707     1      0             0   
2    209          7 2015-07-26   3742        354     1      0             0   
3    259          7 2015-07-26  15998       2857     1      0             0   
4    262          7 2015-07-26  32547       4783     1      0             0   

   SchoolHoliday  Month  
0              0      7  
1              0      7  
2              0      7  
3              0      7  
4              0      7 

然后，如果您需要

Month

列的数组，您可以通过以下方式获得它：

df['Month'].values

这将返回：

[7 7 7 7 7]

---

通常，最好将数据框列保留为简单类型，而不是列表、dict等。在这种特殊情况下，您可以使用apply-though从该列表中提取特定元素，例如

x.apply（lambda x:x[1]）

来提取月份，但是从数据组织的角度来看，Fabio的答案更好。

我缺少参数

expand

，因此拆分返回

list

可能不适合提取日期，但对于字符串，我认为它会很有帮助

x = ltest['Date'].str.split(pat='-', expand=True)
x[1]

5659    07
5696    07
5783    07
5833    07
5836    07
Name: 1, dtype: object

更新：

ltest['Date'].map(lambda x: x[1])

---

谢谢，但对于其他拆分，如列

Reese，John

split（“，”）

中的一个列中的名称，更一般地说，我如何获得第一个名称？

ltest['Date'].map(lambda x: x[1])