Как получить значение из ячейки информационного кадра?

Я построил условие, которое извлекает ровно одну строку из моего фрейма данных:

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

Теперь я хотел бы взять значение из определенного столбца:

val = d2['col_name']

Но в результате я получаю фрейм данных, который содержит одну строку и один столбец ( то есть одну ячейку). Это не то, что мне нужно. Мне нужно одно значение (одно число с плавающей запятой). Как я могу сделать это в пандах?

Если у вас есть DataFrame только с одной строкой, то получите доступ к первой (только) строке как к Series, используя iloc, а затем к значению, используя имя столбца:

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

Это быстрый доступ к скалярам

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

Вы можете превратить ваш массив данных 1x1 в пустой массив, а затем получить доступ к первому и единственному значению этого массива:

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

Большинство ответов используют, ilocчто хорошо для выбора по позиции.

Если вам нужен выбор по метке, loc было бы удобнее.

Для получения значения в явном виде (эквивалент устаревшего df.get_value ('a', 'A'))

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

Мне нужно было значение одной ячейки, выбранной по именам столбцов и индексов. Это решение сработало для меня:

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

Похоже, изменения после панд 10.1 / 13.1

Я обновил с 10.1 до 13.1, до того, как iloc не доступен.

Теперь с 13.1, iloc[0]['label']получает массив с одним значением, а не скаляр.

Как это:

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

Вывод:

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

Самые быстрые / легкие варианты, которые я нашел, следующие. 501 представляет индекс строки.

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

Для панд 0.10, где ilocнедоступен, отфильтруйте a DFи получите данные первой строки для столбца VALUE:

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

если отфильтровано более 1 строки, получите значение первой строки. Будет исключение, если фильтр приведет к пустому фрейму данных.

Не уверен, что это хорошая практика, но я заметил, что могу также получить только значение, приведя серию как float.

например

rate

3 0,042679

Имя: Unemployment_rate, dtype: float64

float(rate)

0.0426789

Это не должно быть сложным:

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

df_gdp.columns

Индекс ([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