我构造了一个条件，从我的数据帧中提取一行:
d2 = df[(df['l_ext']==l_ext) & (df['item']==item) & (df['wn']==wn) & (df['wd']==1)]
现在我想从一个特定的列中取一个值:
val = d2['col_name']
但结果是，我得到的数据帧只包含一行和一列(即一个单元格)。这不是我需要的。我需要一个值(一个浮点数)。在熊猫身上怎么做呢?
当前回答
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]
其他回答
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。
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
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
将它转换为整数对我有用:
int(sub_df.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
