本次分享的pandas骚操作非常简单，但很实用。尤其在面临数据处理的过程中，是我们一定会面临的问题，下面一起来看一下。
在我看来，pandas的使用就是在和DataFrame、Series这两种结构打交道，就像使用Excel的sheet一样。但有的时候，我们希望能够摆脱pandas的表结构，而转换为标量（即单纯的数值）为我们所用。
比如下面这个情况，以这个数据为例。
现在我们要提取DataFrame的中volume大于100000000的值。
volume = df['Volume'] volume_highest = volume[volume > 100000000]
然后，我们在Jupyter Notebook的代码框里执行volume_highest，我们会看到结果是这样的。
这个值前面还是跟着一个序号19，因为此时此刻它是个Seires结构，用type测试下就可以知道了。
但我真正的需求是想把这个值赋给一个变量，如果是Seires类型一定会报错的。最开始东哥经常遇到这个情况，初学期间也干过比较蠢的办法，就是照着手动敲进去。
当时我就在想pandas里面一定有转换的方法的，只是我不知道而已。过了一段时间，我才知道，使用squeeze可以非常简单的处理这种情况。像下面这样一下就可以搞定了，可以直接赋给新的变量。
volume_highest_scalar = volume_highest.squeeze()
下面是pandas官方文档对squeeze的介绍。
意思就是：
- 具有单个元素的Series或DataFrame被压缩为标量。
- 具有单列或单行的DataFrame被压缩为Series。
- 否则，对象不变。
因此，最开始举的例子只是第一种情况。当我们不知道对象是Series还是DataFrame，但是知道它只有一列时，squeeze方法最有用。在这种情况下，我们可以安全地调用squeeze以确保它变成一个Series。
以上就是本次关于squeeze的数据转换操作分享。
如果喜欢东哥的骚操作，请给我点个赞和在看
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