以字符串形式返回Pandas多索引數據框中的單元格值

Question

我正在嘗試從大約11.000行和10列的數據框中返回單個單元格值：

df = pd.DataFrame({ 'A' : ('foo', 'foo', 'bar', 'bar'),
                    'B' : ('horse', 'car', 'horse', 'car'),
                    'C' : ('red', 'green', 'blue', 'black')})
df
     A      B      C
 0  foo  horse    red
 1  foo    car  green
 2  bar  horse   blue
 3  bar    car  black

我嘗試了loc的幾個版本，但總是得到一個返回的對象，而不是實際值（“綠色”）。 例如：

df.loc[(df['A'] == 'foo') & (df['B'] == 'car'), 'C']

收益：

1    green
Name: C, dtype: object

結果是正確的，但它作為對象而不是字符串返回。 我還嘗試將A和B列設置為多索引框架中的索引。 位置代碼會更容易，但結果相同。

那么如何將值作為字符串而不是作為對象來獲取呢？

Answer 1

您正在制作系列，想要第一個對象。

您可以將pd.Series等效為長度為1的列表： ['green'] 。 如果是列表，則將執行list[0] 。

但是，pandas系列子集基於索引，因此您無法執行此操作。 要在不知道序列索引的情況下進行子集化，請使用iloc[0] ：

df.loc[(df['A'] == 'foo') & (df['B'] == 'car'), 'C'].iloc[0]

'green'

Answer 2

使用item ：

pandas.Series.item

Series.item（）以python標量的形式返回基礎數據的第一個元素

df.loc[(df['A'] == 'foo') & (df['B'] == 'car'), 'C'].item()

輸出：

'green'