从熊猫数据框中提取单个数据

Question

在给定不同列的特定值的情况下，如何从给定的 Dataframe 中提取值（字符串）。

例如，我想获取 'Value'=2 的 'Adrs'

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'Adrs':["AAA","BBB"],'Value':[1,2]}, index=[0,1])

print(df)
print("")

df2 = df[df['Value']==2]
string = df2.Adrs
print(string)

输出：

Adrs  Value
0  AAA      1
1  BBB      2

1    BBB
Name: Adrs, dtype: object

我想只提取“BBB”而不是整个表/数据框。有没有一种快速的方法来做到这一点，而无需对 df2.Adrs 进行一些解析

如果 df2 有多行，我可以通过 df2['Adrs'][1] 提取 BBB

见下文：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'Adrs':["AAA","BBB"],'Value':[2,2]}, index=[0,1])

print(df)
print("")

df2 = df[df['Value']==2]
string = str(df2['Adrs'][1])
print(string)

输出：

 Adrs  Value
0  AAA      2
1  BBB      2

BBB

Answer 1

>>> df.loc[df['Value'] == 2, 'Adrs'].values[0]
'BBB'
>>> df.iat[1, 0]
'BBB'
>>> df.at[1, 'Adrs']
'BBB'

有几种方法。我敢肯定还有更多。

Answer 2

df2.Adrs 仍然是一个系列，所以您要做的就是从中获取一个元素。 df2.Adrs.iloc(0) 将为您提供第一个元素，无论索引如何。但是如果 df2 有多行，你会怎么做呢？