Вы можете использовать следующий синтаксис, чтобы получить значение ячейки из кадра данных pandas:
#iloc method
df.iloc [0]['column_name']
#at method
df.at [0,' column_name']
#values method
df['column_name']. values [0]
Обратите внимание, что все три метода возвращают одно и то же значение.
В следующих примерах показано, как использовать каждый из этих методов со следующими пандами DataFrame:
import pandas as pd
#create DataFrame
df = pd.DataFrame({'points': [25, 12, 15, 14, 19, 23, 25, 29],
'assists': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4],
'rebounds': [11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12]})
#view DataFrame
df
points assists rebounds
0 25 5 11
1 12 7 8
2 15 7 10
3 14 9 6
4 19 12 6
5 23 9 5
6 25 9 9
7 29 4 12
Метод 1: получить значение ячейки с помощью функции iloc
В следующем коде показано, как использовать функцию .iloc для получения различных значений ячеек в кадре данных pandas:
#get value in first row in 'points' column
df.iloc [0]['points']
25
#get value in second row in 'assists' column
df.iloc [1]['assists']
7
Метод 2: получить значение ячейки с помощью функции at
В следующем коде показано, как использовать функцию .at для получения различных значений ячеек в кадре данных pandas:
#get value in first row in 'points' column
df.at [0, 'points']
25
#get value in second row in 'assists' column
df.at [1, 'assists']
7
Метод 3: получить значение ячейки, используя функцию значений
В следующем коде показано, как использовать функцию .values для получения различных значений ячеек в кадре данных pandas:
#get value in first row in 'points' column
df['points']. values [0]
25
#get value in second row in 'assists' column
df['assists']. values [1]
7
Обратите внимание, что все три метода возвращают одни и те же значения.
Дополнительные ресурсы
Как преобразовать серию Pandas в массив NumPy
Как получить первую строку Pandas DataFrame
Как получить первый столбец Pandas DataFrame