Pandas数据帧索引：对不同的索引出现频率使用'.values'

Question

想象一下这样的数据框：

     A    B
ID
1    4    5
2    6    7
2    6    8

如果我想在A列中访问ID = 1的值，我可以执行以下操作：

df.ix[1, 'A']

对于A列中的ID = 2，这有效：

df.ix[2, 'A'].values

有没有办法将两种语句组合在一起，例如使用try / except语句？我找不到这样做的好方法....

Answer 1

执行此操作的一种方法是使用列表（或元组，切片等）作为索引。示例 -

In [63]: df
Out[63]:
    A  B
ID
1   4  5
2   6  7
2   8  9

In [64]: df.loc[[1],'A'].values #Works for `.ix` as well.
Out[64]: array([4], dtype=int64)

In [65]: df.loc[[2],'A'].values #Works for `.ix` as well.
Out[65]: array([6, 8], dtype=int64)