pandas 数据框 - 返回 iloc 中的值，如果不存在则返回零

Question

在对 Pandas 数据帧使用 iloc 方法时，如果值不存在，我想返回零：（我有一个查询，它总是返回一行或一个空数据帧。我想要第一个左值存在时）

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？ 我在想类似于 Python 字典的get方法的东西！

Answer 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：应用于熊猫数据帧的 len() 返回行数。

更新：正如评论中所建议的， 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])

Answer 2

没有比try / except更好的方法了。 iloc的基本iloc是按整数位置位置进行索引。

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

稍微好一点的方法是显式并仅捕获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索引：

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

Answer 3

你可能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

并过滤价格 > 2000，给出默认值（我们将其设置为零），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，给出 2

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

并过滤价格 > 500 给出 1

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