从 Pandas/Python 中的选定单元格访问索引/行/列

Posted 2023-03-11

【中文标题】从 Pandas/Python 中的选定单元格访问索引/行/列

【英文标题】：Accessing the index/row/column from a selected cell in Pandas/Python

【发布时间】：2018-03-11 19:20:12

【问题描述】：

我应该将具有重要功能的 Excel 电子表格转换为 Web 应用程序。我决定与 Pandas 合作，我想知道解决这个问题的最佳方法是什么。

我需要做的一件事是允许人们输入某个数字（我们称之为lot_number）并访问同一行中的其他值。

例如，如果lot_number = 3、address_value 在不同的列中，则为 555 Something Street。所有lot_numbers 和address_value 条目都不同。

我的问题是：如何根据 lot_number 使用 pandas 访问 address_value？

【参考方案1】：

更新

使用 iloc。示例如下：

df.iloc[row, column] # accepts ints

这将使您可以访问该列和行。

更新

所以我们找到行索引，然后按照我原来的建议，得到整行。

row = df.loc[df['address_value']==lot_number].index[0]
df.iloc[row]

【讨论】：

我认为这不能恰当地解决这个问题。该行将需要来自任何行 lot_number 。

很抱歉 - 看看您如何继续使用新的更新

这似乎可行，但它似乎返回了太多数据。等一下，让我看看

我认为这很接近。我现在收到此错误。 IndexError：索引 0 超出轴 0 的范围，大小为 0

这里也一样。试试 [row, :]

【参考方案2】：

通过使用lookup

df.lookup(df[df['lot_number']==3].index,['address_value'])

Out[211]: array(['foo'], dtype=object)

数据输入

df
Out[212]: 
  address_value  lot_number
0           foo           3
1           bar           2
2          blah           1

df = pd.DataFrame('lot_number':[3,2,1], 'address_value':['foo','bar','blah'])

编辑

df = pd.DataFrame('lot_number':[3,3,1], 'address_value':['foo','bar','blah'])

df.lookup(df[df['lot_number']==3].index,['address_value']*len(df[df['lot_number']==3].index))

Out[223]: array(['foo', 'bar'], dtype=object)

【讨论】：

你好文。当我运行您的示例时，这看起来很完美并且有效，但是使用我正在导入的 csv，我收到了这个错误。 ValueError：行标签的大小必须与列标签的大小相同。知道为什么吗？

@vipertherapper 您已在 ['lot_number'] 列中重复

@vipertherapper 更新了，顺便说一句，你的声望达到 15，你可以投票，也可以接受你喜欢的答案:)

文有足够的代表。帮帮我哈哈

是的，我会尽快接受您的回答。我仍然收到错误消息。文件“pandas/_libs/index.pyx”.... KeyError: 'lot_number'