如何使用条件索引在单元格上获取标量值

Posted 2023-03-11

【中文标题】如何使用条件索引在单元格上获取标量值

【英文标题】：How to get scalar value on a cell using conditional indexing

【发布时间】：2015-08-29 01:19:17

【问题描述】：

我有如下所示的数据框。我需要获取 B 列的标量值，这取决于 A 的值（这是我脚本中的一个变量）。我正在尝试 loc() 函数，但它返回一个 Series 而不是一个标量值。如何获得标量值（）？

>>> x = pd.DataFrame('A' : [0,1,2], 'B' : [4,5,6])
>>> x
   A  B
0  0  4
1  1  5
2  2  6

>>> x.loc[x['A'] == 2]['B']
2    6
Name: B, dtype: int64

>>> type(x.loc[x['A'] == 2]['B'])
<class 'pandas.core.series.Series'>

【问题讨论】：

How to get a value from a cell of a data frame?的可能重复

我确实阅读了上面引用的帖子。我的问题是条件索引部分（即 x['A'] == 2）。不知道如何让它与 at()、iat() 一起工作。谢谢。

【参考方案1】：

首先，您最好从.loc 访问行索引和列索引：

x.loc[x['A'] == 2, 'B']

其次，您始终可以在系列或数据帧上使用 .values 获取底层 numpy 矩阵：

In : x.loc[x['A'] == 2, 'B'].values[0]
Out: 6

最后，如果您对原始问题的“条件索引”不感兴趣，还有专门设计用于从 DataFrame 获取单个标量值的访问器：dataframe.at[index, column] 或 dataframe.iat[i, j]（这些类似于 @987654331 @ 和 .iloc[] 但设计用于快速访问单个值）。

【讨论】：

“你最好从 .loc 访问行和列索引”我想知道这是什么原因。你的意思是？为什么这比 OP 中发布的方式更好？谢谢

pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/…

做.values[0] 只是为了获得实际的单元格值是如此笨拙。 Pandas 开发人员应该真正改进这一点。

get_value 现已弃用（v0.21.0 RC1（2017 年 10 月 13 日））reference is here.get_value and .set_value on Series, DataFrame, Panel, SparseSeries, and SparseDataFrame are deprecated in favor of using .iat[] or .at[] accessors (GH15269)

x.set_index('A').at[2, 'B']

【参考方案2】：

详细阐述@ShineZhang 评论：

x.set_index('A').at[2, 'B']

6

pd.__version__

你'0.22.0'

【讨论】：

这个答案非常简短。或许您可以稍微解释一下它是如何工作的。