データフレームのセルから値を取得するにはどうすればよいですか？

データフレームから1行だけを抽出する条件を作成しました。

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

ここで、特定の列から値を取得したいと思います。

val = d2['col_name']

しかし、結果として、1つの行と1つの列（つまり 1つのセル）を含むデータフレームが得られます。それは私が必要とするものではありません。1つの値（1つの浮動小数点数）が必要です。パンダでどうすればいいですか？

行が1つだけのDataFrameがある場合は、最初の（のみ）行にSeriesとしてアクセスし、次にiloc列名を使用して値にアクセスします。

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

これらはスカラーへの高速アクセスです

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

1x1データフレームを派手な配列にして、その配列の最初で唯一の値にアクセスできます。

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

ほとんどの回答はiloc、位置による選択に適したものを使用しています。

ラベルによる選択 が必要な場合locは、より便利です。

値を明示的に取得するため（非推奨のdf.get_value（ 'a'、 'A'）に相当））

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

列名とインデックス名で選択された1つのセルの値が必要でした。この解決策は私にとってうまくいきました：

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

パンダ10.1 / 13.1以降の変更のようです

ilocが利用できなくなる前に10.1から13.1にアップグレードしました。

13.1ではiloc[0]['label']、スカラーではなく単一の値の配列を取得します。

このような：

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

出力：

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

私が見つけた最も速い/最も簡単なオプションは次のとおりです。501は行インデックスを表します。

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

パンダ0.10の場合、ilocは使用不可です。aをフィルターに掛けて、DF列の最初の行のデータを取得しますVALUE。

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

フィルタリングされた行が複数ある場合は、最初の行の値を取得します。フィルターの結果、データフレームが空になる場合は、例外があります。

これが良い習慣であるかどうかはわかりませんが、シリーズをとしてキャストすることで値だけを取得できることにも気付きましたfloat。

例えば

rate

3 0.042679

名前：Unemployment_rate、dtype：float64

float(rate)

0.0426789

複雑にする必要はありません。

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

df_gdp.columns

Index（[u'Country '、u'Country Code'、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