这些是标量的快速访问方法:

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

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

在以后的版本中，你可以简单地这样做来修复它:

val = float(d2['col_name'].iloc[0])

如果你有一个只有一行的DataFrame，那么使用iloc访问第一行作为Series，然后使用列名访问值:

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

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]

对于pandas 0.10(其中iloc不可用)，过滤DF并获取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')

如果过滤了多个行，则获取第一行的值。如果筛选结果为空数据帧，则会出现异常。