可以通过遍历的方法：
选择列
使用类字典属性,返回的是Series类型
data[‘w']
遍历Series
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1
2
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for index in data['w'] .index:
time_dis = data['w'] .get(index)
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根据行索引和列名，获取一个元素的值
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1
2
3
4
5
6
7
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>>> df = pd.DataFrame([[0, 2, 3], [0, 4, 1], [10, 20, 30]],
... columns=['A', 'B', 'C'])
>>> df
A B C
0 0 2 3
1 0 4 1
2 10 20 30
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1
2
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>>> df.at[4, 'B']
2
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或者
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1
2
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>>> df.iloc[5].at['B']
4
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pandas.DataFrame.iat
根据行索引和列索引获取元素值
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1
2
3
4
5
6
7
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>>> df = pd.DataFrame([[0, 2, 3], [0, 4, 1], [10, 20, 30]],
... columns=['A', 'B', 'C'])
>>> df
A B C
0 0 2 3
1 0 4 1
2 10 20 30
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1
2
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>>> df.iat[1, 2]
1
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或者
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1
2
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>>> df.iloc[0].iat[1]
2
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pandas.DataFrame.loc
选取元素，或者行
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1
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3
4
5
6
7
8
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>>> df = pd.DataFrame([[1, 2], [4, 5], [7, 8]],
... index=['cobra', 'viper', 'sidewinder'],
... columns=['max_speed', 'shield'])
>>> df
max_speed shield
cobra 1 2
viper 4 5
sidewinder 7 8
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选取元素
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1
2
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>>> df.loc['cobra', 'shield']
2
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选取行返回一个series
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1
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3
4
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>>> df.loc['viper']
max_speed 4
shield 5
Name: viper, dtype: int64
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选取行列返回dataframe
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1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
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>>> df.loc[['viper', 'sidewinder']]
max_speed shield
viper 4 5
sidewinder 7 8
pandas.DataFrame.iloc
>>> mydict = [{'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4},
... {'a': 100, 'b': 200, 'c': 300, 'd': 400},
... {'a': 1000, 'b': 2000, 'c': 3000, 'd': 4000 }]
>>> df = pd.DataFrame(mydict)
>>> df
a b c d
0 1 2 3 4
1 100 200 300 400
2 1000 2000 3000 4000
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按索引选取元素
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1
2
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>>> df.iloc[0, 1]
2
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获取行的series
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1
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8
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>>> type(df.iloc[0])
<class 'pandas.core.series.Series'>
>>> df.iloc[0]
a 1
b 2
c 3
d 4
Name: 0, dtype: int64
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到此这篇关于详解pandas获取Dataframe元素值的几种方法的文章就介绍到这了,更多相关pandas获取Dataframe元素值内容请搜索服务器之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持服务器之家！
原文链接：https://blog.csdn.net/sinat_29675423/article/details/87975489