使用 pandas 检索一个值作为日期时间（通过按行/列过滤来选择）

Question

我需要将日期时间保存到 Excel 文件中，以便在再次读取 Excel 文件后，我可以将它们与其他日期时间进行比较。这是一个最小的例子：

import pandas as pd, datetime
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2],
                   'B': [datetime.datetime(2000,1,1,1,2,3), 
                         datetime.datetime(2010,1,1,1,2,3)]})
df.to_excel('test.xlsx')                # save to Excel file
df2 = pd.read_excel('test.xlsx')        # load from Excel file
print(df2)
t = df2.loc[df['A'] == 2, 'B']         # select the value in col B by filtering rows
L = [t, datetime.datetime(2020,1,1,1,2,3)]
print(sorted(L))

这会产生以下错误：

ValueError：Series 的真值不明确。使用 a.empty、a.bool()、a.item()、a.any() 或 a.all()。

将t 的值作为日期时间检索的标准pandas 方法是什么？

Answer 1

你需要一个元素系列的标量：

#select first value if always matched at least one row
t = df2.loc[df['A'] == 2, 'B'].iat[0]

#general solution for return default value if no match
t = next(iter(df2.loc[df['A'] == 2, 'B']), 'no match')

编辑：如果通过A 列由DataFrame.set_index 创建索引并且始终匹配此处的值2 和列B 可能使用DataFrame.loc 按索引nand 列名称进行选择：

df = df2.set_index('A')
t = df.loc[2, 'B']