pandas 从数据框熊猫中获取单个值
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原文地址: http://stackoverflow.com/questions/48423159/
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Get single value from dataframe pandas
提问by user3605780
I have a dataframe A:
我有一个数据框 A：
's' 'S' 'T'
0 'abc' 'a' 12
1 'def' 'b' 15
2 'abc' 'b' 1.4
Now I want to have the value of 'T' where 's' == 'abc' and 'S' == 'b'
现在我想拥有 'T' 的值，其中 's' == 'abc' 和 'S' == 'b'
So I tried:
所以我试过：
idx = (A['s'] == 'abc') & (A['S'] == 'b')
but I see .get_value() is depricated and:
但我看到 .get_value() 已被弃用，并且：
number = A.at[idx,'T']
gives this error:
给出这个错误：
ValueError: At based indexing on an integer index can only have integer indexers
EDIT:
编辑：
number = A.loc[idx, 'T']
returns a dataframe and not the value (integer or float)
返回数据帧而不是值（整数或浮点数）
print(number)
2 1.4
Name: T, dtype: float64
When doing this:
这样做时：
number2 = 1.3
if (number != number2):
I get:
我得到：
ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().
回答by jezrael
After filtering you get one item Series, so for select first value is possible use iat:
过滤后你得到one item Series，所以选择第一个值是可能的使用iat：
number = A.loc[idx,'T'].iat[0]
print (number)
14
But if mask return more values, get:
但是如果掩码返回更多值，得到：
print (A)
s S T
0 abc a 12
1 abc b 15
2 abc b 14
idx = (A['s'] == 'abc') & (A['S'] == 'b')
print (idx)
0 False
1 True
2 True
dtype: bool
number = A.loc[idx,'T']
print (number)
1 15
2 14
Name: T, dtype: int64
Here is possible use same aproach - select first value of condition:
这里可以使用相同的方法 - 选择条件的第一个值：
number = A.loc[idx,'T'].iat[0]
print (number)
15
回答by RESHAM JHANGIANI
The above will throw an error of idx not defined, the default way to access index is dataframe.indexand not idx
上面会抛出idx not defined的错误，默认访问index的方式是dataframe.index而不是idx
It should rather be
应该是
number = A.loc[A.index,'T'].iat[0]
