วิธีรับคอลัมน์แรกของ DataFrame แพนด้าเป็น Series

ฉันเหนื่อย:

x=pandas.DataFrame(...)
s = x.take([0], axis=1)

และsรับ DataFrame ไม่ใช่ Series

>>> import pandas as pd
>>> df = pd.DataFrame({'x' : [1, 2, 3, 4], 'y' : [4, 5, 6, 7]})
>>> df
   x  y
0  1  4
1  2  5
2  3  6
3  4  7
>>> s = df.ix[:,0]
>>> type(s)
<class 'pandas.core.series.Series'>
>>>

================================================== =========================

UPDATE

หากคุณกำลังอ่านสิ่งนี้หลังจากเดือนมิถุนายน 2017 ixมีการคัดค้านในแพนด้า 0.20.2 ดังนั้นอย่าใช้มัน ใช้locหรือilocแทน ดูความคิดเห็นและคำตอบอื่น ๆ สำหรับคำถามนี้

จาก v0.11 + ... df.ilocการใช้งาน

In [7]: df.iloc[:,0]
Out[7]: 
0    1
1    2
2    3
3    4
Name: x, dtype: int64

คุณสามารถรับคอลัมน์แรกเป็นซีรี่ส์ได้โดยใช้รหัสต่อไปนี้:

x[x.columns[0]]

นี่ไม่ใช่วิธีที่ง่ายที่สุดใช่ไหม

ตามชื่อคอลัมน์:

In [20]: df = pd.DataFrame({'x' : [1, 2, 3, 4], 'y' : [4, 5, 6, 7]})
In [21]: df
Out[21]:
    x   y
0   1   4
1   2   5
2   3   6
3   4   7

In [23]: df.x
Out[23]:
0    1
1    2
2    3
3    4
Name: x, dtype: int64

In [24]: type(df.x)
Out[24]:
pandas.core.series.Series

วิธีนี้ใช้งานได้ดีเมื่อคุณต้องการโหลดซีรีส์จากไฟล์ csv

x = pd.read_csv('x.csv', index_col=False, names=['x'],header=None).iloc[:,0]
print(type(x))
print(x.head(10))


<class 'pandas.core.series.Series'>
0    110.96
1    119.40
2    135.89
3    152.32
4    192.91
5    177.20
6    181.16
7    177.30
8    200.13
9    235.41
Name: x, dtype: float64

df[df.columns[i]]

โดยที่iเป็นตำแหน่ง / หมายเลขของคอลัมน์ (เริ่มต้นจาก0 )

ดังนั้นi = 0สำหรับคอลัมน์แรก

คุณยังสามารถใช้คอลัมน์สุดท้ายได้เช่นกัน i = -1