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]

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

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

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]