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

这并不需要太复杂:

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

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]

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]

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