Python 为什么pandas DataFrame中的矢量查找不起作用，但它在日期上与系列/查找一起起作用

用于：

查找是否正确：

In [39]: x = pd.Series(np.random.randn(6),index=pd.date_range('2015-01-15','2015-01-20'))

有人能解释一下为什么这个系列可以在查找上工作，而在数据帧上却不能

这是x：

In [40]: x[datetime(2015,1,15)]

Out[40]: -2.0727569075280319

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简单的回答是，您正在从不同的轴进行选择。 请参阅索引文档

这将从索引轴进行选择

In [1]: df = pd.DataFrame(np.random.randn(6),index=pd.date_range('2015-01-15','2015-01-20'))

In [2]: s = pd.Series(np.random.randn(6),index=pd.date_range('2015-01-15','2015-01-20'))

In [3]: key = datetime.datetime(2015,1,15)

这也一样

In [4]: df.loc[key]
Out[4]: 
0    0.562973
Name: 2015-01-15 00:00:00, dtype: float64

这也是如此（因为它只有一个轴！）

以下是DataFrame的列

In [6]: s[key]
Out[6]: 1.1151835852265839

数据帧上的

getitem

默认情况下在列上选择

In [8]: df.columns
Out[8]: Int64Index([0], dtype='int64')

不要混淆，但当您选择

部分切片时，数据帧
确实允许这种便利（这也可能是
datetime（2015,1,15）：
-但它必须是一个片段。其想法是，这是一个时间序列上的常见操作，因此它可以工作（这有点令人困惑，但自pandas开始以来就已经建立了很长时间）

看

串联工作原理相同

In [13]: df['20150115':]
Out[13]: 
                   0
2015-01-15  0.562973
2015-01-16 -1.112382
2015-01-17  0.279265
2015-01-18 -0.919848
2015-01-19 -1.156900
2015-01-20 -0.887971

[6 rows x 1 columns]

In [6]: s[key]
Out[6]: 1.1151835852265839

In [8]: df.columns
Out[8]: Int64Index([0], dtype='int64')

In [9]: df[0]
Out[9]: 
2015-01-15    0.562973
2015-01-16   -1.112382
2015-01-17    0.279265
2015-01-18   -0.919848
2015-01-19   -1.156900
2015-01-20   -0.887971
Freq: D, Name: 0, dtype: float64

In [13]: df['20150115':]
Out[13]: 
                   0
2015-01-15  0.562973
2015-01-16 -1.112382
2015-01-17  0.279265
2015-01-18 -0.919848
2015-01-19 -1.156900
2015-01-20 -0.887971

[6 rows x 1 columns]

In [15]: s['20150115':]
Out[15]: 
2015-01-15    1.115184
2015-01-16    0.604819
2015-01-17   -0.112881
2015-01-18   -1.234023
2015-01-19    1.264301
2015-01-20   -0.873921
Freq: D, dtype: float64