根据行和列从pandas数据框中选择数据值以追加到列表

Question

我有一个PandasData框架，它是26列100行。 我想从第25列（称为Unnamed：24）第50行中提取特定值，并将其放入列表中。 有什么办法吗？ 我的列称为“未命名：0”，“未命名：1，...，未命名：25； 行仅从0到99：

     Unnamed 0:   .....     Unnamed: 24     Unnamed: 25
  0
  1
  .
  .
  50                              50
  .
  .
  99

和

Numbers = []

我想将此值50附加到来自第24列第50行的Numbers中。

我的数据框是x = xls.parse（'excelfile1.xls'），我是从Excel电子表格中解析数据框

Answer 1

您可以为此使用iloc ：

Numbers = []
value =  df1.iloc[24,50]
Numbers.append(value)

或更一般的例子：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(index=range(0,5), data=[range(5*i,5*i+5) for i in range(0,5)])

df ：

    0   1   2   3   4
0   0   1   2   3   4
1   5   6   7   8   9
2  10  11  12  13  14
3  15  16  17  18  19
4  20  21  22  23  24

并打印df.iloc[2,2]返回12

Answer 2

为了从DataFrame或Series中选择单个值， at （基于标签的标量索引）和iat （基于索引的标量索引）通常是最快的。

numbers = []
numbers.append(df.iat(50, 24))

假设您有三对数字，分别代表要从DataFrame中查找值的行和列索引值。 您可以有效地完成此目标，如下所示：

pairs = [(10, 20), (20, 25), (30, 30)]
[numbers.append(df.iat(row, col)) for row, col in pairs]