データフレームから正確に1行を抽出する条件を作成しました。
d2 = df[(df['l_ext']==l_ext) & (df['item']==item) & (df['wn']==wn) & (df['wd']==1)]
今度は、特定の列から値を取り出したいと思います。
val = d2['col_name']
しかし,結果として,1つの行と1つの列(つまり,1つのセル)を含むデータフレームが得られました。これは私が必要とするものではありません。私は1つの値(1つの浮動小数点数)が必要です。pandasではどのようにすればよいのでしょうか?
行が1つしかないDataFrameの場合は、iloc
を使って最初の(唯一の)行を系列としてアクセスし、次に列名を使って値をアクセスします。
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
これらは、スカラの高速アクセス
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
pandas 10.1/13.1以降の変更点のようです。
10.1から13.1にアップグレードしたら、ilocが使えなくなりました。
13.1になって、iloc[0]['label']
がスカラではなく単一値の配列を取得するようになりました。
こんな感じです。
lastprice=stock.iloc[-1]['Close']
出力します。
date
2014-02-26 118.2
name:Close, dtype: float64