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From: Peter Otten <__peter__@web.de>
Newsgroups: de.comp.lang.python
Subject: Re: [Python-de] Verstaendnisproblem
Date: Fri, 12 Feb 2021 17:30:04 +0100
Lines: 60
Message-ID: <mailman.1114.1613147414.7193.python-de@python.org>
References: <2763401.e9J7NaK4W3@host.fritz.box> <107543700.nniJfEyVGO@host.fritz.box> <bff5cf57-b57b-300b-17d8-5390cd8bb3da@web.de> <5436893.DvuYhMxLoT@host.fritz.box> <8c5a698d-6083-1244-f205-c843af42ef02@sschwarzer.net> <0f1c0b5f-3aa9-9576-0ac2-b19483be4dfd@web.de>
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Xref: csiph.com de.comp.lang.python:5713

On 12/02/2021 16:07, Stefan Schwarzer wrote:
> On 2021-02-12 15:29, eilfh wrote:
>> Am Donnerstag, 11. Februar 2021, 18:48:23 CET schrieb Peter Otten:
>> Hallo, Peter
>>
>> danke für Deine Antwort.
>>
>> Das war das fehlende Puzzle in meinem Programm
>>
>>>   >>> x
>>>
>>> 0    4
>>> Name: B, dtype: int64
>>>
>>>   >>> type(x)
>>>
>>> <class 'pandas.core.series.Series'>
>>>
>>>
>>> kannst Du einfach entpacken
>>>
>>>   >>> [y] = x
>>>   >>> y
>>>
>>> 4
>>
>>
>> um ehrlich zu sein, ich versteh's zwar nicht,
>> aber es läuft und erfüllte genau den Zweck
> 
> Falls du `[y] = x` meinst, kann ich mir vorstellen, dass das
> komisch aussieht. Das ist sogenanntes implizites "Tuple
> unpacking", hier vielleicht eher "List unpacking". Du kannst
> das auch als `y = x[0]` schreiben; ich denke, das ist klarer.

Wenn x vom Typ tuple oder list ist, gerne; aber pandas ist ziemlich 
komplex und hält immer eine Überraschung bereit:

 >>> df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
 >>> ser = df.loc[df.A == 1, "B"]
 >>> ser[0]
4

Scheint zu funktionieren, ist aber Zufall:

 >>> ser = df.loc[df.A == 2, "B"]
 >>> ser[0]
Traceback (most recent call last):
[...]
KeyError: 0

Mit Unpacking:

 >>> [y] = ser
 >>> y
5

D. h. eine Series verhält sich beim Iterieren wie eine Liste, beim 
Lookup wie ein dict.