Question

这是一个非常简单的问题，但我总是发现自己做了太多的操作来从数据帧中获取单个位置值。让我解释一下：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame(list(zip('abcde', 'rithf')), columns=['a', 'b'])
df
Out[23]: 
   a  b
0  a  r
1  b  i
2  c  t
3  d  h
4  e  f

我正在尝试提取列{b}值column a == a。使用非常直接的.loc会返回：

df.loc[df.a == 'a', 'b']
Out[24]: 
0    r
Name: b, dtype: object

让价值变得很脏：

df.loc[df.a == 'a', 'b'].values[0]
Out[26]: 
'r'

当您知道确切的索引时，它实际上只返回值：

df.loc[0, 'b']
Out[27]: 
'r'

但显然我首先需要一个索引器。

所以问题是，是否有更性感的方式df.loc[df.a == 'a', 'b'].values[0]仅返回实际价值而不是aseries

Answer 1

您可以使用Series.item：

print(df.loc[df.a == 'a', 'b'].item())
r

Answer 2

您可以使用argmax将匹配作为标量，然后使用.loc -

df.loc[(df.a=='a').argmax(),'b']

当然，它假定我们在'a'列中匹配。

示例运行 -

In [346]: df
Out[346]: 
   a  b
0  a  r
1  b  i
2  c  t
3  d  h
4  e  f

In [347]: (df.a=='a').argmax() # row indexer
Out[347]: 0

In [348]: df.loc[(df.a=='a').argmax(),'b']
Out[348]: 'r'

从数据框

2 个答案: