假设我有以下 DataFrame
字母编号 1 乙二 C 3 4可以通过以下代码获取
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)
现在我想从 Letters 列中获取值 C。
命令行
df[df.Letters=='C'].Letters
会回来
2℃ 名称：字母，数据类型：对象我怎样才能只得到值 C 而不是整个两行输出？
【问题讨论】：
pd.DataFrame({'Letters': letters, 'Numbers': numbers})
df[df.Letters=='C'].Letters.item()
这将返回从该选择返回的索引/系列中的第一个元素。在这种情况下，该值始终是第一个元素。
编辑：
或者您可以运行 loc() 并以这种方式访问第一个元素。这更短，是我过去实现它的方式。
【讨论】：
FutureWarning: "item" has been deprecated and will be removed in a future version
df[df.Letters=='C'].Letters.iloc[0]。它产生结果系列中的第一个元素（也是唯一的）。
df[df.Letters=='C'].Letters.squeeze()。这以同样的方式工作。 :)
使用values属性将值作为np数组返回，然后使用[0]获取第一个值：
In [4]:
df.loc[df.Letters=='C','Letters'].values[0]
Out[4]:
'C'
编辑
我个人更喜欢使用下标运算符访问列：
df.loc[df['Letters'] == 'C', 'Letters'].values[0]
这避免了列名可以包含空格或破折号- 的问题，这意味着使用. 进行访问。
【讨论】：
import pandas as pd
dataset = pd.read_csv("data.csv")
values = list(x for x in dataset["column name"])
>>> values[0]
'item_0'
编辑：
实际上，您可以像任何旧数组一样索引数据集。
import pandas as pd
dataset = pd.read_csv("data.csv")
first_value = dataset["column name"][0]
>>> print(first_value)
'item_0'
【讨论】：
您可以将loc 与索引和列标签一起使用。
df.loc[2, 'Letters']
# 'C'
如果您更喜欢“数字”列作为参考，可以将其设置为索引。
df.set_index('Numbers').loc[3, 'Letters']
我发现这个清洁器不需要[0] 或.item()。
【讨论】：