다음 DataFrame이 있다고 가정하십시오.
문자 번호 A 1 B 2 C 3 D 4
다음 코드를 통해 얻을 수 있습니다.
import pandas as pd
letters=pd.Series(('A', 'B', 'C', 'D'))
numbers=pd.Series((1, 2, 3, 4))
keys=('Letters', 'Numbers')
df=pd.concat((letters, numbers), axis=1, keys=keys)
이제 Letters 열에서 C 값을 얻고 싶습니다.
명령 줄
df[df.Letters=='C'].Letters돌아올 것이다
2C 이름 : 문자, dtype : 개체
두 줄 전체 출력이 아닌 C 값만 얻을 수있는 방법은 무엇입니까?
답변:
df[df.Letters=='C'].Letters.item()그러면 해당 선택에서 반환 된 인덱스 / 시리즈의 첫 번째 요소가 반환됩니다. 이 경우 값은 항상 첫 번째 요소입니다.
편집하다:
또는 loc ()을 실행하고 그런 식으로 첫 번째 요소에 액세스 할 수 있습니다. 이것은 더 짧았으며 과거에 구현 한 방식입니다.
FutureWarning: "item" has been deprecated and will be removed in a future version
df[df.Letters=='C'].Letters.iloc[0]. 결과 시리즈에서 첫 번째 요소 (유일한 요소이기도 함)를 생성합니다.
df[df.Letters=='C'].Letters.squeeze()대신 사용해보십시오 . 이것은 같은 방식으로 작동합니다. :)
values속성을 사용하여 값을 np 배열로 반환 한 다음 사용 [0]하여 첫 번째 값을 가져옵니다.
In [4]:
df.loc[df.Letters=='C','Letters'].values[0]
Out[4]:
'C'
편집하다
개인적으로 아래 첨자 연산자를 사용하여 열에 액세스하는 것을 선호합니다.
df.loc[df['Letters'] == 'C', 'Letters'].values[0]이 열 이름에 공백이나 대시 할 수 있습니다 문제 방지 -에 접속하여 의미 ..
.열 이름이 숫자 값으로 시작하거나 열 이름에 공백과 같은 알파벳이 아닌 문자가있는 경우 예를 들어 항상 작동하지 않으므로 열에 액세스 하기 위해 를 개인적으로 사용하지 않으므로 항상 선호합니다df['col_name']
df['col_name']표기법 대신 표기법을 찾았습니다 .. 다시 한 번 감사드립니다.
import pandas as pd
dataset = pd.read_csv("data.csv")
values = list(x for x in dataset["column name"])
>>> values[0]
'item_0'
편집하다:
실제로 이전 배열처럼 데이터 세트를 인덱싱 할 수 있습니다.
import pandas as pd
dataset = pd.read_csv("data.csv")
first_value = dataset["column name"][0]
>>> print(first_value)
'item_0'
pd.DataFrame({'Letters': letters, 'Numbers': numbers})