Bagaimana cara mendapatkan nilai dari sel dataframe?

Saya telah membangun suatu kondisi yang mengekstrak tepat satu baris dari bingkai data saya:

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

Sekarang saya ingin mengambil nilai dari kolom tertentu:

val = d2['col_name']

Tetapi sebagai hasilnya saya mendapatkan bingkai data yang berisi satu baris dan satu kolom ( yaitu satu sel). Bukan itu yang saya butuhkan. Saya butuh satu nilai (satu angka float). Bagaimana saya bisa melakukannya di panda?

Jika Anda memiliki DataFrame dengan hanya satu baris, akses baris pertama (hanya) sebagai Seri menggunakan iloc, dan kemudian nilainya menggunakan nama kolom:

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

Ini adalah akses cepat untuk skalar

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

Anda dapat mengubah kerangka data 1x1 Anda menjadi array numpy, lalu mengakses nilai pertama dan satu-satunya dari array itu:

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

Sebagian besar jawaban menggunakan ilocyang bagus untuk pemilihan berdasarkan posisi.

Jika Anda memerlukan pemilihan-oleh-label loc akan lebih mudah.

Untuk mendapatkan nilai secara eksplisit (sama dengan df.get_value yang tidak digunakan lagi ('a', 'A'))

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

Saya membutuhkan nilai satu sel, dipilih oleh nama kolom dan indeks. Solusi ini bekerja untuk saya:

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

Sepertinya perubahan setelah panda 10.1 / 13.1

Saya memutakhirkan dari 10.1 ke 13.1, sebelum iloc tidak tersedia.

Sekarang dengan 13.1, iloc[0]['label'] dapatkan array nilai tunggal daripada skalar.

Seperti ini:

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

Keluaran:

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

Opsi tercepat / termudah yang saya temukan adalah sebagai berikut. 501 mewakili indeks baris.

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

Untuk panda 0.10, jika tidak ilocdapat dihindari, filter a DFdan dapatkan data baris pertama untuk kolom VALUE:

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

jika ada lebih dari 1 baris yang difilter, dapatkan nilai baris pertama. Akan ada pengecualian jika filter menghasilkan bingkai data kosong.

Tidak yakin apakah ini adalah latihan yang baik, tetapi saya perhatikan saya juga bisa mendapatkan nilai hanya dengan casting seri sebagai float.

misalnya

rate

3 0,042679

Nama: Unemployment_rate, dtype: float64

float(rate)

0,0426789

Tidak perlu rumit:

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

df_gdp.columns

Indeks ([u'Country ', u'Country Code', u'Indicator Name ', u'Indicator Code', u'1960 ', u'1961', 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'1972 ', u'1973', u'1974 ' , u'1975 ', u'1976', u'1977 ', u'1978', u'1979 ', u'1980', u'1981 ', u'1982', u'1982 ', u'1983', u'1984 ' , u'1985 ', u'1986', u'1987 ', u'1988', u'1989 ', u'1990', u'1991 ', u'1992', 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'2008 ', u'2009', u'2010 ', u'2011 ', u'2012', u'2013 ', u'2014', u'2015 ', u'2016'], dtype = 'objek')

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

8100000000000.0