Pandas选取单列时列名缺失问题及便捷解决方法

当用以下方式选取Pandas DataFrame的speed列时：

df.speed # 自动补全很方便...
df['speed']
df.loc[:,'speed']

返回的是Series对象，只会显示索引和数据，缺失列名：

Time
2022-07-27 11:33:16.279157    45.000000
2022-07-27 11:33:16.628157    44.928571
2022-07-27 11:33:17.093157    44.857143
2022-07-27 11:33:17.449157    44.785714

而使用df.filter(regex="speed")时，返回的是DataFrame对象，会保留列名：

speed
Time    
2022-07-27 11:33:16.279157  45.000000
2022-07-27 11:33:16.628157  44.928571
2022-07-27 11:33:17.093157  44.857143
2022-07-27 11:33:17.449157  44.785714
2022-07-27 11:33:17.885157  44.714286

这导致df.filter(regex="speed").plot()能直接生成带正确值轴名称的图表，而df.speed.plot(label="speed")必须配合plt.legend()才能显示图例。以下是几种更便捷的处理方式：

• 用列表形式选取列：把列名放进列表，返回的是DataFrame而非Series，既能保留自动补全的便利，又能保留列名：

  df[['speed']]
  df.loc[:, ['speed']]
  

  直接调用.plot()就会自动带上列名作为图例和轴标签，无需额外设置。

• Series转DataFrame：如果习惯用df.speed这种属性访问方式，拿到Series后用to_frame()快速转换：

  df.speed.to_frame().plot()
  

  转换后再绘图就会自动识别列名。

• plot时直接设置参数：不想改数据结构的话，直接在plot()里指定参数一步到位：

  df.speed.plot(ylabel='speed', legend=True)
  

  不用单独调用plt.legend()，就能得到带正确标签的图表。

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