什么是pandas？如何用pandas获取单元格的值？

2024-04-14 15:17:55 谷歌SEO ℃

了解Pandas中获取单元格的常用方法？这里有几种方法供你参考

在数据处理中，我们经常需要获取单元格的值，针对这一需求，Pandas提供了多种获取单元格值的方法，本文将介绍几种常见的方法。

使用 .at[] 或 .iat[] 可以获取单个单元格的值。两种方法都可以用于获取单个单元格的值，区别在于 .at[] 是基于标签的索引，而 .iat[] 是基于位置的索引。 .at[] 的语法如下：

df.at[row_index, col_index]

.iat[] 的语法如下：

df.iat[row_index, col_index]

其中 row_index 和 col_index 分别为行索引和列索引，可以是一个具体的数值或者是标签值。接下来，我们来看一个具体的例子。首先，我们创建一个数据框：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

然后，使用 .at[] 获取单元格的值：

value_at = df.at[1, 'A']
print(value_at)  # 输出：2

再使用 .iat[] 获取单元格的值：

value_iat = df.iat[1, 0]
print(value_iat)  # 输出：2

使用 .loc[] 和 .iloc[] 也可以用于获取单个单元格的值。两种方法都可以用于获取单个单元格的值，区别在于 .loc[] 是基于标签的索引，而 .iloc[] 是基于位置的索引。 .loc[] 的语法如下：

df.loc[row_index, col_index]

.iloc[] 的语法如下：

df.iloc[row_index, col_index]

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

然后，使用 .loc[] 获取单元格的值：

value_loc = df.loc[1, 'A']
print(value_loc)  # 输出：2

再使用 .iloc[] 获取单元格的值：

value_iloc = df.iloc[1, 0]
print(value_iloc)  # 输出：2

除了直接使用索引获取单元格的值外，我们还可以结合条件筛选来获取满足条件的单元格的值。首先，我们来看一个具体的例子。首先，我们创建一个数据框：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

然后，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

接着，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

本文介绍了在 Pandas 中获取单元格值的几种常见方法，包括：

使用这些方法可以方便地获取单元格的值，从而更加高效地进行数据处理。