pandas dataframe - 返回 iloc 中的值，如果不存在则返回零答案

【问题标题】：pandas dataframe - return the value in iloc, or return zero if it does not existpandas dataframe - 返回 iloc 中的值，如果不存在则返回零
【发布时间】：2019-01-23 19:53:01
【问题描述】：

在对 Pandas 数据框使用 iloc 方法时，如果该值不存在，我想返回零：（我有一个查询，它将始终返回一行或一个空数据框。我想要第一个左值存在）

import pandas as pd

mydict = {"col1":[1,2], "price":[1000,2000]}
df = pd.DataFrame(mydict)
query=df[df['price']>3000]

try:
    print(query.iloc[0][0])
except BaseException:
    print(0)

#print result: 0

iloc有没有更好的方法或内置方法？我正在考虑类似于 Python 字典的 get 方法的东西！

【问题讨论】：

将 .fillna(0) 链接到查询或数据框的末尾，这将为您处理 nas。
为什么不使用fillna 将缺失值替换为0？
fillna(0) 永远不会工作，这是关于当query 是一个空数据框时会发生的情况。使用0 在空数据框中填充 null 不会产生任何影响。

标签： python pandas indexing

【解决方案1】：

你可以更 Pythonic 替换你的 try/except 块：

print(0 if len(query)==0 else query.iloc[0][0])

说明：len() 应用于 pandas Dataframe 返回行数。

更新：正如 cmets 中所建议的，query.empty 这更惯用，.iat 更适合标量查找，因此：

print(0 if query.empty else query.iat[0,0])

【讨论】：

不错！这就是我想要的！一个简单的len 在这里会有所帮助！结合我建议的两个答案！：print(query.iat[0,0] if len(query)!=0 else 0)
更惯用的是使用if not query.empty而不是if len(query) == 0

【解决方案2】：

你可以使用类似的东西

next(iter(series, default))

例如，使用您的输入

In [1]: 
import pandas as pd
mydict = {"col1":[1,2], "price":[1000,2000]}
df = pd.DataFrame(mydict)
df
Out[1]: 
   col1  price
0     1   1000
1     2   2000

过滤价格 > 2000，给出默认值（我们设置为零），因为 df.loc[mask] 将为空

In [2]: 
mask = (df['price']>2000)
next(iter(df.loc[mask]['col1']), 0)
Out[2]: 
0

其他情况按预期工作。例如，过滤价格 > 1500，得到 2

In [3]: 
mask = (df['price']>1500)
next(iter(df.loc[mask]['col1']), 0)
Out[3]: 
2

过滤价格 > 500 得到 1

In [4]: 
mask = (df['price']>500)
next(iter(df.loc[mask]['col1']), 0)
Out[4]: 
1

【讨论】：

解决这个问题的非常聪明和简洁的方法。谢谢

【解决方案3】：

没有比try / except 更好的方法了。 iloc 的基本原理是按 integer 位置位置进行索引。

行为和功能与 NumPy np.ndarray、Python list 和其他可索引对象一致。没有直接的方法来索引列表的第一个值或如果列表为空则返回0。

稍微好一点的方法是显式地只捕获IndexError 并使用iat 通过整数位置访问标量。此外，您可以同时按行和列进行索引：

try:
    print(query.iat[0, 0])
except IndexError:
    print(0)

【讨论】：