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。

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

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

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])

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

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]