Come ottenere un valore da una cella di un frame di dati?

Ho creato una condizione che estrae esattamente una riga dal mio frame di dati:

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

Ora vorrei prendere un valore da una colonna particolare:

val = d2['col_name']

Ma di conseguenza ottengo un frame di dati che contiene una riga e una colonna ( ovvero una cella). Non è quello di cui ho bisogno. Ho bisogno di un valore (un numero float). Come posso farlo in Panda?

Se si dispone di un DataFrame con una sola riga, accedere alla prima (unica) riga come Serie utilizzando iloce quindi al valore utilizzando il nome della colonna:

In [3]: sub_df
Out[3]:
          A         B
2 -0.133653 -0.030854

In [4]: sub_df.iloc[0]
Out[4]:
A   -0.133653
B   -0.030854
Name: 2, dtype: float64

In [5]: sub_df.iloc[0]['A']
Out[5]: -0.13365288513107493

Questi sono un accesso rapido per gli scalari

In [15]: df = pandas.DataFrame(numpy.random.randn(5,3),columns=list('ABC'))

In [16]: df
Out[16]: 
          A         B         C
0 -0.074172 -0.090626  0.038272
1 -0.128545  0.762088 -0.714816
2  0.201498 -0.734963  0.558397
3  1.563307 -1.186415  0.848246
4  0.205171  0.962514  0.037709

In [17]: df.iat[0,0]
Out[17]: -0.074171888537611502

In [18]: df.at[0,'A']
Out[18]: -0.074171888537611502

Puoi trasformare il tuo frame di dati 1x1 in una matrice numpy, quindi accedere al primo e unico valore di quella matrice:

val = d2['col_name'].values[0]

La maggior parte delle risposte utilizza ciò ilocche è buono per la selezione per posizione.

Se hai bisogno di una selezione per etichetta loc sarebbe più conveniente.

Per ottenere esplicitamente un valore (equivale a df.get_value obsoleto ('a', 'A'))

# this is also equivalent to df1.at['a','A']
In [55]: df1.loc['a', 'A'] 
Out[55]: 0.13200317033032932

Avevo bisogno del valore di una cella, selezionato per nomi di colonna e indice. Questa soluzione ha funzionato per me:

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

Sembra cambiamenti dopo i panda 10.1 / 13.1

Ho aggiornato da 10.1 a 13.1, prima che iloc non fosse disponibile.

Ora con 13.1, iloc[0]['label']ottiene un array a valore singolo anziché uno scalare.

Come questo:

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

Produzione:

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

Le opzioni più veloci / facili che ho trovato sono le seguenti. 501 rappresenta l'indice di riga.

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

Per i panda 0.10, dove non ilocè possibile, filtrare a DFe ottenere i dati della prima riga per la colonna VALUE:

df_filt = df[df['C1'] == C1val & df['C2'] == C2val]
result = df_filt.get_value(df_filt.index[0],'VALUE')

se è stata filtrata più di 1 riga, ottenere il valore della prima riga. Ci sarà un'eccezione se il filtro risulta in un frame di dati vuoto.

Non sono sicuro che questa sia una buona pratica, ma ho notato che posso anche ottenere il valore lanciando la serie come float.

per esempio

rate

3 0.042679

Nome: Unemployment_rate, tipo: float64

float(rate)

0.0426789

Non deve essere complicato:

val = df.loc[df.wd==1, 'col_name'].values[0]

df_gdp.columns

Indice ([u'Paese ', u'Codice paese', 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