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

我在使用MultiIndexes的数据框架时遇到过这种情况，发现squeeze很有用。

从文档中可以看到:

将1维轴对象挤压成标量。 具有单个元素的系列或dataframe被压缩为标量。 具有单列或单行的数据帧被压缩到a 系列。否则，对象不变。

# Example for a dataframe with MultiIndex
> import pandas as pd

> df = pd.DataFrame(
                    [
                        [1, 2, 3],
                        [4, 5, 6],
                        [7, 8, 9]
                    ],
                    index=pd.MultiIndex.from_tuples( [('i', 1), ('ii', 2), ('iii', 3)] ),
                    columns=pd.MultiIndex.from_tuples( [('A', 'a'), ('B', 'b'), ('C', 'c')] )
)

> df
       A  B  C
       a  b  c
i   1  1  2  3
ii  2  4  5  6
iii 3  7  8  9

> df.loc['ii', 'B']
   b
2  5

> df.loc['ii', 'B'].squeeze()
5

注意df。at[]也可以(如果你不需要使用条件)，那么你仍然需要指定MultiIndex的所有级别。

例子:

> df.at[('ii', 2), ('B', 'b')]
5

我有一个六层索引和两层列的数据框架，所以只需要指定外层是非常有用的。

看起来像是熊猫10.1或13.1之后的变化。

我从10.1升级到13.1。以前，iloc是不可用的。

现在在13.1版本中，iloc[0]['label']获得一个值数组，而不是一个标量。

是这样的:

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

输出:

date
2014-02-26 118.2
name:Close, dtype: float64

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]

要获得完整行的值为JSON(而不是一个Serie):

row = df.iloc[0]

像下面这样使用to_json方法:

row.to_json()

这并不需要太复杂:

val = df.loc[df.wd==1, 'col_name'].values[0]