使用.item()将返回一个标量(而不是Series)，并且它仅在选中单个元素时有效。它比.values[0]安全得多，后者将返回第一个元素，而不管选择了多少个元素。

>>> df = pd.DataFrame({'a': [1,2,2], 'b': [4,5,6]})
>>> df[df['a'] == 1]['a']  # Returns a Series
0    1
Name: a, dtype: int64
>>> df[df['a'] == 1]['a'].item()
1
>>> df2 = df[df['a'] == 2]
>>> df2['b']
1    5
2    6
Name: b, dtype: int64
>>> df2['b'].values[0]
5
>>> df2['b'].item()
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "/usr/lib/python3/dist-packages/pandas/core/base.py", line 331, in item
    raise ValueError("can only convert an array of size 1 to a Python scalar")
ValueError: can only convert an array of size 1 to a Python scalar

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]

这并不需要太复杂:

val = df.loc[df.wd==1, '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')

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