在Pandas中,我们可以通过多种方式获取单元格的值,以下是一些常见的方法:
(图片来源网络,侵删)1、使用.at[]
或.iat[]
:这两种方法都可以用于获取单个单元格的值。.at[]
是基于标签的索引,而.iat[]
是基于位置的索引。
import pandas as pd 创建一个数据框 df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}) 使用.at[]获取值 value_at = df.at[1, 'A'] print(value_at) # 输出:2 使用.iat[]获取值 value_iat = df.iat[1, 0] print(value_iat) # 输出:2
2、使用.loc[]
和.iloc[]
:这两种方法也可以用于获取单个单元格的值。.loc[]
是基于标签的索引,而.iloc[]
是基于位置的索引。
import pandas as pd 创建一个数据框 df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}) 使用.loc[]获取值 value_loc = df.loc[1, 'A'] print(value_loc) # 输出:2 使用.iloc[]获取值 value_iloc = df.iloc[1, 0] print(value_iloc) # 输出:2
3、使用.at[]
或.iat[]
配合条件筛选:我们可以结合条件筛选来获取满足条件的单元格的值。
import pandas as pd 创建一个数据框 df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}) 使用.at[]配合条件筛选获取值 value_at = df.at[df['A'] > 1, 'A'].values[0] print(value_at) # 输出:3 使用.iat[]配合条件筛选获取值 value_iat = df.iat[df['A'] > 1, 0] print(value_iat) # 输出:3
以上就是在Pandas中获取单元格值的一些常见方法。
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