Question

print df
   id  product_id   product_title     search_term  relevance
0   2      100001  Simpsom Strong    anglebracket       3.00
1   3      100001  Simpsom Strong        ibracket       2.50
2  16      100005      Delta Vero  rainshowerhead       2.33

假设我的ID = 3，并希望与之关联的search_term（仅值）。我将如何提取？

答案代码为：

target = df.loc[df['id']==3, 'search_term']
print target

但是，它会返回整个熊猫系列，其中包括索引：

1    ibracket
Name: search_term, dtype: object

不只是值'ibracket'。

我知道我可以通过以下方法获得价值：

target_i = df.loc[df['id']==16, 'search_term'].index[0]
target = df ['search_term'] [target_i]

所以我只能得到想要的值。但我认为应该有一种类似的方式：

target = df.loc[df['id']==16, 'search_term'].value

，仅直接获取值。

但这是行不通的，有人知道解决方案吗？预先感谢。

Answer 1

df.loc[df['id']==16, 'search_term']

id==some_value可以有多行，因此正确的设计是返回一系列匹配项，而不是一个值。这就是为什么获得系列而不是单个值的原因。

Answer 2

您正在做的很长的路要走。这有效：

search_term = df.loc[df['id'] == 3, 'search_term'].iloc[0]

任何系列可以包含0到许多元素。 iloc[0]获取该系列中第一个元素的值。对于生产，应首先检查系列是否为空。

Answer 3

如果始终匹配至少一个值，则有必要先选择search_term按位置选择-Series.iat或将Series的值转换为numpy数组并通过索引选择：

target_i = df.loc[df['id']==16, 'search_term'].iat[0]

target_i = df.loc[df['id']==16, 'search_term'].values[0]

#pandas 0.24+ solution
target_i = df.loc[df['id']==16, 'search_term'].to_numpy()[0]

如果可能的话返回空系列，则失败。

因此，一般的解决方案是将next与iter：

target_i = newxt(iter(df.loc[df['id']==16, 'search_term']), 'no match')

target_i = newxt(iter(df.loc[df['id']==16000, 'search_term']), 'no match')

熊猫数据框-在特定条件下获取价值

3 个答案: