Pandas DataFrame 取一行数据会得到Series的方法

首先，需要了解Pandas DataFrame的基本概念。DataFrame是一个二维的表格数据结构，它包含了行和列，并且可以对数据进行操作和处理。而Series是一个一维的数据结构，它只包含一列数据，并且可以被视为DataFrame的一个局部结构。

当我们使用Pandas DataFrame的iloc方法或loc方法来获取一行数据时，我们得到的是一个Series类型的结果。比如说，我们有一个叫做df的DataFrame变量，它包含了三行数据和两列数据。如果我们想要获取第一行数据，可以使用如下代码：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

row_1 = df.iloc[0]
print(row_1)

运行结果如下：

A    1
B    4
Name: 0, dtype: int64

从输出结果可以看出，我们得到了一个Series类型的结果，它包含了一行数据。在这个Series中，A和B是索引，它们分别对应原来DataFrame的第一列和第二列数据的列名。而数据则是在Series的值部分，它们对应了原DataFrame的第一行数据。

接下来，我们再来看一个例子。假设我们有一个叫做scores的DataFrame变量，它包含了三个学生的数学和语文成绩。我们想从这个DataFrame中获取某一个学生的所有成绩，并将其存储在一个新的DataFrame中。我们可以使用如下代码：

import pandas as pd

scores = pd.DataFrame({'Math': [90, 85, 92], 'Chinese': [80, 95, 88]}, index=['Alice', 'Bob', 'Charlie'])

alice_scores = pd.DataFrame(scores.loc['Alice']).T
print(alice_scores)

运行结果如下：

       Math  Chinese
Alice    90       80

在这个例子中，我们使用了DataFrame的loc方法来获取了索引值为'Alice'的那一行数据，并将其存储在了一个新的DataFrame中。需要注意的是，我们使用了.T方法来将这个新的DataFrame进行了转置，使其变成了我们最需要的格式。

总之，当我们使用DataFrame的iloc方法或loc方法来获取一行数据时，我们得到的是一个Series类型的结果。需要注意的是，这个结果包含了原DataFrame中该行数据的所有信息，包括索引和数据。因此，在使用Series类型的数据时，我们需要根据需要进行处理和转换，以便得到我们真正需要的结果。