dask.dataframe.DataFrame.squeeze

dask.dataframe.DataFrame.squeeze¶

DataFrame.squeeze(axis=None)[源代码]¶

将一维轴对象压缩为标量。

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Dask 版本可能存在一些不一致性。

只有一个元素的 Series 或 DataFrame 会被压缩为一个标量。只有一个列或一行的 DataFrame 会被压缩为一个 Series。否则，对象保持不变。

当你不确定你的对象是 Series 还是 DataFrame，但你确实知道它只有一列时，这种方法最为有用。在这种情况下，你可以安全地调用 squeeze 以确保你得到的是一个 Series。

参数

轴{0 或 ‘index’, 1 或 ‘columns’, None}, 默认 None: 要压缩的特定轴。默认情况下，所有长度为1的轴都会被压缩。对于 Series，此参数未使用，默认为 None。

返回

参见

示例

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

切片可能会产生一个包含单个值的 Series：

>>> even_primes = primes[primes % 2 == 0]  
>>> even_primes  
0    2
dtype: int64

>>> even_primes.squeeze()  
2

在每个轴上对具有多个值的对象进行挤压不会产生任何效果：

>>> 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

在使用 DataFrames 时，挤压效果更为显著。

>>> 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，其中列仅包含一个值：

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

因此，列可以被压缩，从而形成一个系列：

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

从一个单一列中切片出单一行将产生一个单一标量的 DataFrame：

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

压缩行会产生一个标量序列：

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

挤压所有轴将直接投影为一个标量：

>>> df_0a.squeeze()  
1

dask.dataframe.DataFrame.sort_values

dask.dataframe.DataFrame.std