将它转换为整数对我有用:

int(sub_df.iloc[0])

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

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]

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')