Wie kann ich den Wert aus einer Zelle eines Dataframes erhalten?

Question

Ich habe eine Bedingung erstellt, die genau eine Zeile aus meinem DataFrame extrahiert:

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

Jetzt möchte ich einen Wert aus einer bestimmten Spalte nehmen:

val = d2['col_name']

Aber als Ergebnis erhalte ich einen DataFrame, der eine Zeile und eine Spalte enthält (d.h. eine Zelle). Das ist nicht das, was ich brauche. Ich brauche einen Wert (eine Gleitkommazahl). Wie kann ich das in pandas machen?

Answer 1

Ich benötigte den Wert einer Zelle, der durch Spalten- und Indexnamen ausgewählt wurde. Diese Lösung hat für mich funktioniert:

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

Answer 2

Es sieht so aus, als ob Änderungen nach pandas 10.1 oder 13.1 stattgefunden haben.

Ich habe von 10.1 auf 13.1 aktualisiert. Vorher war iloc nicht verfügbar.

Jetzt, mit 13.1, erhält iloc[0]['label'] ein eindimensionales Array anstatt eines Skalars.

So wie hier:

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

Ausgabe:

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

Answer 3

Die schnellsten und einfachsten Optionen, die ich gefunden habe, sind folgende. 501 repräsentiert den Zeilenindex.

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

Answer 4

In späteren Versionen können Sie dies ganz einfach beheben, indem Sie Folgendes tun:

val = float(d2['col_name'].iloc[0])

Answer 5

df_gdp.columns

Index([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