我不确定这是否是一个好的实践，但我注意到我也可以通过将该系列转换为float来获得值。

例如,

rate

3 0.042679

名称:Unemployment_rate, dtype: float64

float(rate)

0.0426789

大多数答案都是使用iloc，它适合按位置选择。

如果需要按标签选择，loc会更方便。

显式获取值(相当于已弃用 df.get_value (' a ', ' ')) #这也等价于df1.at['a'，' a'] 在[55]:df1中。loc [' a ', ' ') [55]: 0.13200317033032932

我需要一个单元格的值，按列名和索引名选择。 这个解决方案对我很有效:

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

df_gdp.columns

Index([u'Country', u'Country Code', u'Indicator Name', u'Indicator Code', 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

你可以把你的1x1数据帧转换成一个NumPy数组，然后访问该数组的第一个也是唯一的值:

val = d2['col_name'].values[0]

我所找到的最快和最简单的方法如下。501表示行索引。

df.at[501, 'column_name']
df.get_value(501, 'column_name')