Question

我构造了一个从我的数据框中提取一行的条件：

d2 = df[(df['l_ext']==l_ext) & (df['item']==item) & (df['wn']==wn) & (df['wd']==1)]

现在我想从特定列中获取值：

val = d2['col_name']

但结果我得到一个包含一行和一列的数据帧（即一个单元格）。这不是我需要的。我需要一个值（一个浮点数）。我怎么能在熊猫中做到这一点？

Answer 1

如果您的DataFrame只有一行，那么使用iloc将第一行（唯一）行作为系列访问，然后使用列名称访问该值：

In [3]: sub_df
Out[3]:
          A         B
2 -0.133653 -0.030854

In [4]: sub_df.iloc[0]
Out[4]:
A   -0.133653
B   -0.030854
Name: 2, dtype: float64

In [5]: sub_df.iloc[0]['A']
Out[5]: -0.13365288513107493

Answer 2

这些是标量的快速访问

In [15]: df = pandas.DataFrame(numpy.random.randn(5,3),columns=list('ABC'))

In [16]: df
Out[16]: 
          A         B         C
0 -0.074172 -0.090626  0.038272
1 -0.128545  0.762088 -0.714816
2  0.201498 -0.734963  0.558397
3  1.563307 -1.186415  0.848246
4  0.205171  0.962514  0.037709

In [17]: df.iat[0,0]
Out[17]: -0.074171888537611502

In [18]: df.at[0,'A']
Out[18]: -0.074171888537611502

Answer 3

您可以将1x1数据帧转换为numpy数组，然后访问该数组的第一个也是唯一的值：

val = d2['col_name'].values[0]

Answer 4

大多数答案都使用iloc，这有利于按位置选择。

如果您需要selection-by-label loc会更方便。

明确获取值（等同于弃用 df.get_value（ '一个'， 'A'））
# this is also equivalent to df1.at['a','A']
In [55]: df1.loc['a', 'A'] 
Out[55]: 0.13200317033032932

Answer 5

看起来像pandas 10.1 / 13.1

之后的变化

在iloc不可用之前，我从10.1升级到13.1。

现在使用13.1，iloc[0]['label']获取单个值数组而不是标量。

像这样：

lastprice=stock.iloc[-1]['Close']

输出：

date
2014-02-26 118.2
name:Close, dtype: float64

Answer 6

不需要太复杂：

val = df.loc[df.wd==1, 'col_name'].values[0]

Answer 7

我需要一个由列和索引名称选择的单元格的值。这个解决方案对我有用：

original_conversion_frequency.loc[1,:].values[0]

Answer 8

不确定这是不是一个好习惯，但我注意到我也可以通过将该系列视为float来获得该值。

e.g。

rate

3 0.042679

姓名：Unemployment_rate，dtype：float64

float(rate)

0.0426789

Answer 9

我发现的最快/最简单的选项如下。 501表示行索引。

df.at[501,'column_name']
df.get_value(501,'column_name')

Answer 10

对于pandas 0.10，其中iloc不可用，请过滤DF并获取列VALUE的第一行数据：

df_filt = df[df['C1'] == C1val & df['C2'] == C2val]
result = df_filt.get_value(df_filt.index[0],'VALUE')

如果有超过1行被过滤，则获取第一行值。如果过滤器导致空数据帧，则会出现异常。

Answer 11

将其转换为整数对我有用：

int(sub_df.iloc[0])

Answer 12

要以JSON（而不是Serie）的形式获取完整行的值：

row = df.iloc[0]

像下面这样使用to_json方法：

row.to_json()

Answer 13

df_gdp.columns

索引（[u'Country'，u'Country Code'，u'Indicator Name'，u'Indicator Code'， u'1960'，u'1961'，u'1962'，u'1963'，u'1964'，u'1965'，u'1966'，u'1967'， u'1968'，u'1969'，u'1970'，u'1971'，u'1972'，u'1973'，u'1974'，u'1975'， u'1976'，u'1977'，u'1978'，u'1979'，u'1980'，u'1981'，u'1982'，u'1983'， u'1984'，u'1985'，u'1986'，u'1987'，u'1988'，u'1989'，u'1990'，u'1991'， u'1992'，u'1993'，u'1994'，u'1995'，u'1996'，u'1997'，u'1998'，u'1999'， u'2000'，u'2001'，u'2002'，u'2003'，u'2004'，u'2005'，u'2006'，u'2007'， u'2008'，u'2009'，u'2010'，u'2011'，u'2012'，u'2013'，u'2014'，u'2015'， u'2016']， dtype ='object'）

df_gdp[df_gdp["Country Code"] == "USA"]["1996"].values[0]

8100000000000.0

如何从数据帧的单元格中获取值？

13 个答案: