如何从数据框架的一个单元格中获取一个值？

我构建了一个条件，从我的数据框架中精确提取一行。

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

现在我想从一个特定的列中提取一个值。

val = d2['col_name']

但结果是我得到了一个包含一行和一列（i.e.一个单元格）的数据框。这并不是我所需要的。我需要一个值（一个浮点数）。我怎样才能在pandas中做到这一点呢？

cs95
已编辑的问题 30日 十二月 2017 в 9:09
编程
python pandas dataframe
24日 五月 2013 в 7:17
27 种观点
对该问题的评论 (1)
解决办法

如果你有一个只有一行的DataFrame，那么就用iloc访问第一（唯一）行作为一个系列，然后用列名访问值。

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
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这些是对标量的快速访问

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
hartmut
编辑本段答案16日 一月 2018 в 10:43
评论(3)

你可以把你的1x1数据框架变成一个numpy数组，然后访问这个数组的第一个也是唯一的一个值。

val = d2['col_name'].values[0]
Guillaume
编辑本段答案29日 六月 2018 в 5:47
评论(4)

大多数答案都在使用iloc，这很适合按位置选择。

如果你需要 [selection-by-label][1] loc会更方便。

用于显式获取一个值(等同于已废弃的 &gt.df.get_value('a','A')) df.get_value('a','A')) df.get_value('a','A'))

这也相当于df1.at['a','A']。

在[55]中。 df1.loc['a', 'A']

出[55]：df1.loc['a'，'A'] > 出[55]：df1.loc['a'，'A'] > 0.13200317033032932

[1]: http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/indexing.html#selection-by-label

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看起来是在pandas 10.1/13.1之后的变化

我从10.1升级到13.1，之前的iloc是不可用的。

现在用13.1，iloc[0]['label']得到的是一个单值数组而不是标量。

像这样。

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

输出。

date
2014-02-26 118.2
name:Close, dtype: float64
评论(3)

我需要一个单元格的值，通过列和索引名来选择。 这个解决方案对我来说很有效。

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

评论(0)

我找到的最快速/最简单的选项如下。 501代表行索引。

df.at[501,'column_name']
df.get_value(501,'column_name')
SilverNak
编辑本段答案23日 九月 2017 в 5:30
评论(1)

不知道这是否是一个好的做法，但我注意到我也可以通过将系列投掷为 "浮动 "来获得数值。

例如： 

rate
rate

3 0.042679

名称： Unemployment_rate, dtype: float64

float(rate)

0.0426789

jrbedard
编辑本段答案25日 十一月 2016 в 1:53
评论(1)

对于pandas 0.10，其中iloc是不可变现的，过滤一个DF，得到VALUE列的第一行数据。

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

如果有多于1行被过滤，则获取第一行的值。 如果过滤的结果是空数据框，则会出现异常。

jezrael
编辑本段答案23日 十二月 2015 в 10:58
评论(2)
df_gdp.columns

指数([u'国家'，u'国家代码'，u'指标名称'，u'指标代码'。 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

Su Tingxuan
编辑本段答案10日 十月 2018 в 6:18
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