데이터 프레임의 셀에서 값을 얻는 방법?

내 데이터 프레임에서 정확히 하나의 행을 추출하는 조건을 구성했습니다.

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

이제 특정 열에서 가치를 얻고 싶습니다.

val = d2['col_name']

그러나 결과적으로 하나의 행과 하나의 열 ( 즉, 하나의 셀) 을 포함하는 데이터 프레임을 얻습니다 . 내가 필요한 것이 아닙니다. 하나의 값 (하나의 부동 숫자)이 필요합니다. 팬더에서 어떻게 할 수 있습니까?

행이 하나만있는 DataFrame이있는 경우을 사용하여 첫 번째 (전용) 행을 Series로 액세스 iloc한 다음 열 이름을 사용하여 값에 액세스하십시오 .

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

스칼라에 대한 빠른 액세스

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

1x1 데이터 프레임을 numpy 배열로 변환 한 다음 해당 배열의 첫 번째 유일한 값에 액세스 할 수 있습니다.

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

대부분의 답변은 iloc위치별로 선택하기에 적합합니다.

레이블별로 선택 해야하는 경우 loc더 편리합니다.

명시 적으로 값을 얻으려면 (더 이상 사용되지 않는 df.get_value ( 'a', 'A')와 동일)

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

열과 색인 이름으로 선택된 하나의 셀 값이 필요했습니다. 이 솔루션은 저에게 효과적이었습니다.

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

팬더 10.1 / 13.1 이후의 변화처럼 보입니다.

iloc을 사용할 수 없게되기 전에 10.1에서 13.1로 업그레이드했습니다.

이제 13.1에서는 iloc[0]['label']스칼라가 아닌 단일 값 배열을 얻습니다.

이처럼 :

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

산출:

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

내가 찾은 가장 빠르고 쉬운 옵션은 다음과 같습니다. 501은 행 인덱스를 나타냅니다.

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

사용할 수없는 팬더 0.10의 경우 iloca를 필터링 DF하고 열의 첫 번째 행 데이터를 가져옵니다 VALUE.

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

1 개 이상의 행이 필터링 된 경우 첫 번째 행 값을 확보하십시오. 필터로 인해 데이터 프레임이 비어 있으면 예외가 발생합니다.

이것이 좋은 습관인지 확실하지 않지만 시리즈를로 캐스팅하여 가치를 얻을 수 있음을 알았습니다 float.

예 :

rate

3 0.042679

이름 : 실업률, dtype : float64

float(rate)

0.0426789

복잡 할 필요는 없습니다.

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

df_gdp.columns

색인 ([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