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

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

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()

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')

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

这并不需要太复杂:

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