使用Pandas将DataFrame首列转换为Series时出现AttributeError错误的解决方法与原因解析

嘿，这个问题很常见！你碰到的AttributeError是因为ix这个索引器早就被pandas弃用啦，具体原因和解决办法如下：

错误原因 #

ix是pandas早期版本里的混合索引工具，支持同时按位置和标签索引数据，但在pandas 1.0.0及之后的正式版本中，它已经被完全移除了。现在你用新版本的pandas运行这段代码，自然会找不到这个属性，抛出错误。

两种靠谱的解决办法 #

方法1：用iloc按位置索引 #

iloc是pandas专门用来按位置取数据的索引器，用法和你原来的ix几乎一样，直接替换就行：

import pandas as pd

dict1 = {'col1': [1, 2, 3, 4, 7, 11], 'col2': [4, 5, 6, 9, 5, 0], 'col3': [7, 5, 8, 12, 1,11] }
df1 = pd.DataFrame(data=dict1)
series5 = df1.iloc[:, 0]  # :表示取所有行，0表示取第1列（位置从0开始）

方法2：直接通过列名获取（更推荐） #

如果你明确知道第一列的列名（这里是col1），直接用列名索引会更直观，而且就算之后DataFrame的列顺序变了，也不会取错数据：

import pandas as pd

dict1 = {'col1': [1, 2, 3, 4, 7, 11], 'col2': [4, 5, 6, 9, 5, 0], 'col3': [7, 5, 8, 12, 1,11] }
df1 = pd.DataFrame(data=dict1)
series5 = df1['col1']  # 直接取col1列，自动转为Series类型

如果不确定列名，也可以通过df1.columns[0]获取第一列的列名，再索引：series5 = df1[df1.columns[0]]，效果和iloc[:,0]一致，但可读性稍弱。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者alperyildirim