Jak uzyskać wartość z komórki ramki danych?

Skonstruowałem warunek, który wyodrębnia dokładnie jeden wiersz z mojej ramki danych:

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

Teraz chciałbym wziąć wartość z konkretnej kolumny:

val = d2['col_name']

Ale w rezultacie otrzymuję ramkę danych, która zawiera jeden wiersz i jedną kolumnę ( tj. Jedną komórkę). Nie tego potrzebuję. Potrzebuję jednej wartości (jedna liczba zmiennoprzecinkowa). Jak mogę to zrobić w pandach?

Jeśli masz ramkę danych z tylko jednym wierszem, uzyskaj dostęp do pierwszego (tylko) wiersza jako za pomocą Serii iloc, a następnie do wartości za pomocą nazwy kolumny:

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

Są to szybki dostęp do skalarów

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

Możesz zmienić ramkę danych 1x1 w tablicę numpy, a następnie uzyskać dostęp do pierwszej i jedynej wartości tej tablicy:

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

Większość odpowiedzi używa, ilocco jest dobre do wyboru według pozycji.

Jeśli potrzebujesz wyboru według etykiety, loc byłoby wygodniej.

Aby uzyskać wartość jawnie (ekwiwalent przestarzałej wartości df.get_value („a”, „A”))

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

Potrzebowałem wartości jednej komórki, wybranej według nazw kolumn i indeksów. To rozwiązanie działało dla mnie:

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

Wygląda jak zmiany po pandach 10.1 / 13.1

Uaktualniłem z 10.1 do 13.1, zanim iloc nie będzie dostępny.

Teraz z 13.1, iloc[0]['label']dostaje tablicę pojedynczej wartości, a nie skalar.

Lubię to:

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

Wynik:

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

Najszybsze / najłatwiejsze opcje, jakie znalazłem, są następujące. 501 reprezentuje indeks wiersza.

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

W przypadku pand 0.10, gdzie ilocjest to niemożliwe, odfiltruj a DFi uzyskaj dane pierwszego wiersza dla kolumny VALUE:

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

jeśli filtrowanych jest więcej niż 1 wiersz, uzyskaj wartość pierwszego wiersza. Wystąpi wyjątek, jeśli filtr spowoduje pustą ramkę danych.

Nie jestem pewien, czy jest to dobra praktyka, ale zauważyłem, że mogę również uzyskać wartość, rzucając serię jako float.

na przykład

rate

3 0,042679

Nazwa: stopa bezrobocia, dtype: float64

float(rate)

0,0426789

Nie musi być skomplikowane:

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'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