Як отримати значення з комірки фрейму даних?

Я створив умову, яка витягує рівно один рядок із мого кадру даних:

d2 = df[(df['l_ext']==l_ext) & (df['item']==item) & (df['wn']==wn) & (df['wd']==1)]

Тепер я хотів би взяти значення з певного стовпця:

val = d2['col_name']

Але в результаті я отримую кадр даних, який містить один рядок і один стовпець ( тобто одну комірку). Це не те, що мені потрібно. Мені потрібно одне значення (одне число з плавкою). Як я можу це зробити в пандах?

Якщо у вас є DataFrame лише з одним рядком, тоді перейдіть до першої (лише) рядки як Series, використовуючи iloc, а потім значення, використовуючи ім'я стовпця:

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

Це швидкий доступ для скалярів

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

Ви можете перетворити свій фрейм даних 1x1 у масив numpy, а потім отримати доступ до першого і єдиного значення цього масиву:

val = d2['col_name'].values[0]

Більшість відповідей використовують, ilocщо добре для вибору за позицією.

Якщо вам потрібен вибір за етикеткою, loc було б зручніше.

Отримання явного отримання значення (еквівалентно застарілому df.get_value ('a', 'A'))

# this is also equivalent to df1.at['a','A']
In [55]: df1.loc['a', 'A'] 
Out[55]: 0.13200317033032932

Мені потрібно було значення однієї комірки, вибраної іменами стовпців та індексів. Це рішення працювало для мене:

original_conversion_frequency.loc[1,:].values[0]

Це виглядає як зміни після панд 10.1 / 13.1

Я оновив з 10,1 до 13,1, раніше iloc не доступний.

Тепер з 13.1, iloc[0]['label']отримує масив єдиного значення, а не скалярний.

Подобається це:

lastprice=stock.iloc[-1]['Close']

Вихід:

date
2014-02-26 118.2
name:Close, dtype: float64

Найшвидший / найпростіший варіант, який я знайшов, є наступним. 501 являє собою індекс рядка.

df.at[501,'column_name']
df.get_value(501,'column_name')

Для панд 0.10, де ilocце неможливо, відфільтруйте a DFта отримайте дані першого рядка для стовпця VALUE:

df_filt = df[df['C1'] == C1val & df['C2'] == C2val]
result = df_filt.get_value(df_filt.index[0],'VALUE')

якщо відфільтровано більше 1 ряду, отримайте значення першого рядка. Буде виняток, якщо фільтр призведе до порожнього кадру даних.

Не впевнений, чи це хороша практика, але я помітив, що я також можу отримати лише значення, передавши серіал як float.

напр

rate

3 0,042679

Назва: Безробіття_рат, тип: float64

float(rate)

0,0426789

Це не потрібно бути складним:

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

df_gdp.columns

Індекс ([u'Country ', u'Country Code', u'Indicicator 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 = 'об'єкт')

df_gdp[df_gdp["Country Code"] == "USA"]["1996"].values[0]

8100000000000.0