Question

示例数据框：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'a': [-3, -2, 0], 'b': [-2, 2, 5], 'c': [-1, 0, 7], 'd': [1, 4, 8]})

我正在尝试做一些我希望相当简单的事情，并且确实在其他支持数据框类的语言（例如R）中是即时的。我只想从df中提取一个值，唯一需要注意的是，我选择了带有布尔表达式（例如，““ a” == 0“）的行，而不是使用标签。照常，该列是通过标签选择的。例如，这可行，但似乎不必要地浪费：

df["c"][df["a"]==0][1]

此指令不是直接从数据框中提取值，而是1）提取熊猫系列，2）选择系列中的一行，3）选择由行选择返回的数组的第二个元素！（第一个元素是索引）。它不仅看起来不必要地复杂，而且我担心它对于非常大的数据帧也可能很慢。

我尝试使用.at或.iat的其他解决方案，但似乎无济于事。难道没有更简单/更智能的方法吗？

Answer 1

您不能一口气做到这一点：

In [11]: df.loc[df["a"]==0, "c"]
Out[11]:
2    7
Name: c, dtype: int64

In [12]: df.loc[df["a"]==0, "c"].iat[0]
Out[12]: 7

Answer 2

将nonzero与iat一起使用

df.iat[(df.a==0).nonzero()[0][0],2]
Out[114]: 7