我构建了一个条件,从我的数据框架中精确提取一行。
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提取一个值。
val = d2['col_name']
但结果是我得到了一个包含一行和一列(i.e.一个单元格)的数据框。这并不是我所需要的。我需要一个值(一个浮点数)。我怎样才能在pandas中做到这一点呢?
这些是对标量的快速访问
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
大多数答案都在使用iloc
,这很适合按位置选择。
如果你需要 [selection-by-label][1] loc
会更方便。
用于显式获取一个值(等同于已废弃的 >.df.get_value('a','A')) df.get_value('a','A')) df.get_value('a','A'))
这也相当于df1.at['a','A']。
在[55]中。 df1.loc['a', 'A']
出[55]:df1.loc['a','A'] > 出[55]:df1.loc['a','A'] > 0.13200317033032932
[1]: http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/indexing.html#selection-by-label
不知道这是否是一个好的做法,但我注意到我也可以通过将系列投掷为 "浮动 "来获得数值。
例如:
rate
rate
3 0.042679
名称: Unemployment_rate, dtype: float64
float(rate)
0.0426789
对于pandas 0.10,其中iloc
是不可变现的,过滤一个DF
,得到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')
如果有多于1行被过滤,则获取第一行的值。 如果过滤的结果是空数据框,则会出现异常。
df_gdp.columns
指数([u'国家',u'国家代码',u'指标名称',u'指标代码'。 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