为什么Pandas的dtf.loc[]中使用方括号？

Question

我想知道为什么它是dtf.loc[x]而不是dtf.loc(x)。我读过loc是一个属性，所以它是有意义的，因为它不是一个函数调用，但现在我不知道为什么有人把它作为属性（不太了解属性）而不是函数-这对我来说更直观

Answer 1

<；咆哮>；因为熊猫不是Python</咆哮>

更严重的是，Pandas是一个很好的库，它使用poserfulnumpy（部分操作系统scipy）模块以C速度处理大型阵列。但这是以一些警告为代价的：

• 为了与numpy保持一致，索引接受整数或切片的元组。在numpy中，这是必须的，以便能够矢量化（使用C高速例程）访问
• loc只是返回索引器的数据帧的属性。它必须是特定属性，因为df[x]已定义为df数据帧的x列

它可能仅仅是一个函数，对Python用户的干扰会更小。但也必须明确这是一种索引访问。而且（我最初咆哮的原因），numpy的效率和一致性在与核心Python的一致性中更为重要。一个很好的例子是两个系列之间的相等。为了与numpy保持一致，is也是一个系列，不是布尔值。但它只是破坏了一些Python好东西，阻止了使用in来检查Series的Python容器是否包含特定的Series：

a = pd.Series([1, 2, 3])
b = pd.Series([4, 5, 6])

pd.Series([1, 2, 3]) in [a, b]

提出：

Traceback (most recent call last):
  File "<pyshell#5>", line 1, in <module>
    pd.Series([1, 2, 3]) in [a, b]
  File "...Python39\site-packages\pandas\core\generic.py", line 1442, in __nonzero__
    raise ValueError(
ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().

从中可以学到什么：只需接受这样一个事实，即Pandas语法有时与Python的正常用法不一致