Solucionado
É correto afirmar que quando é recuperada apenas uma coluna do dataframe e não uma série, o retorno é uma série ao invés de um dataframe?
Ao executar:
import pandas as pd
df = pd.read_csv('Extras/busca.csv')
X_df = df[ ['home', 'busca', 'logado'] ]
Y_df = df[ 'comprou']
print( "type( X_df): ", type( X_df))
print( "type( Y_df): ", type( Y_df))
Obtenho como retorno:
type( X_df): <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
type( Y_df): <class 'pandas.core.series.Series'>
Oii Vicente! Como você está?
Peço desculpas pela demora em dar um retorno.
Mas podemos dizer que sua afirmação está correta sim :)
A Series é basicamente uma lista de valores com seus respectivos índices. Então quando realizamos a seleção de apenas uma coluna de um dataframe, conforme você fez no exemplo que apresentou aqui, é isso que temos: uma lista de valores sendo apresentadas com seus índices. O dataframe por sua vez, é uma tabela formada por várias colunas. Sendo assim, podemos dizer que o dataframe é um conjunto de Series.
Vamos fazer um pequeno exemplo para visualizarmos isso. Suponhamos que tenhamos as seguintes listas:
# listas utilizadas para criar as Series
nomes = ['Ana', 'João', 'Maria', 'Pedro']
idades = [12, 14, 11, 17]Agora, vamos transformar essas listas em Series:
# Series 1
nomes = pd.Series(nomes)
nomes
# Resultado
0 Ana
1 João
2 Maria
3 Pedro
dtype: object# Series 2
idades = pd.Series(idades)
idades
# Resultado
0 12
1 14
2 11
3 17
dtype: int64Podemos confirmar então que as Series são apenas uma lista de valores, com índices.
Se quisermos juntar essas duas Series em uma única tabela, podemos criar um dataframe:
pd.DataFrame(data = {'Nomes': nomes, 'Idades': idades})Resultado:
| Nomes | Idades | |
|---|---|---|
| 0 | Ana | 12 |
| 1 | João | 14 |
| 2 | Maria | 11 |
| 3 | Pedro | 17 |
Assim, confirmamos que um dataframe pode ser considerado um conjunto de Series :)
Espero que tenha ajudado. Qualquer dúvida é só chamar.
Bons estudos!
Muito claro. Grato pelo retorno!