从数据库访问与时间戳对应的值会返回一个 Series 而不是单个 numpy.float64 值

Question

我有两个代码，下面将详细解释。

代码 1：读取 .csv 文件，其中包含时间戳作为一列，每个时间戳的对应值作为另一列。

代码 2：读取数据库并从具有两列的数据库中获取数据 - 时间戳作为一列，每个时间戳的对应值作为另一列。

对于代码 1，当我尝试访问/打印与时间戳对应的值时，它会打印一个 numpy.float64 值。这就是我希望我的输出的方式。

但是，对于代码 2，当我尝试打印与时间戳对应的值时，它会打印一个具有一个对象类型值的系列。

即使从技术上讲，两者都是数据帧，为什么会有差异以及导致输出差异的原因是什么？我该如何纠正这个问题？

尝试了以下方法：

1. 将对象类型转换为 numpy.float64。仍然返回一个系列。

2. 读取数据库，将其转换为 .csv 格式，再次读取 .csv 文件并尝试访问。仍然返回一个系列。

   from_db = MySQLdb.connect("xx.xx.xx.xx", "abcde", "12345", "TABLE_DB")
   
   sql = "SELECT * FROM `SOME_TABLE` WHERE `THIS IS` = '123456'"
   
   dmd_data = pd.read_sql(sql, con=from_db)
   
   dmd_data = dmd_data.NAME
   
   start_tstamp = '2016-10-08 00:00:00'
   
   start = datetime.datetime.strptime(start_tstamp,f)
   
   fact1 = (start-datetime.timedelta(days=1)).strftime(f)
   

预期输出为：

In [53]: dmd_data[fact1]
Out[53]: 4454.82406196

In [67]: type(dmd_data[fact1])
Out[67]: numpy.float64

我得到的输出是：

In [53]: dmd_data[fact1]
Out[53]: 
TIMESTAMP
2016-10-07    4454.82406196
Name: DEMAND, dtype: object

In [60]: type(data[fact1])
Out[60]: pandas.core.series.Series

Answer 1

首先将其转换为数据框：

df = series_data.to_frame()
// series_data is your data existing in 'pandas.core.series.Series' object form

现在转置结果

df = df.T

现在访问相应键的值。 如果问题仍然存在，请检查读取数据的数据类型和密钥以及您提供的数据！