如何使用条件索引获取单元格上的标量值

Question

我有如下所示的数据框。我需要获取列B的标量值，具体取决于A的值（这是我脚本中的变量）。我正在尝试loc（）函数，但它返回的是Series而不是标量值。如何获得标量value（）？

>>> x = pd.DataFrame({'A' : [0,1,2], 'B' : [4,5,6]})
>>> x
   A  B
0  0  4
1  1  5
2  2  6

>>> x.loc[x['A'] == 2]['B']
2    6
Name: B, dtype: int64

>>> type(x.loc[x['A'] == 2]['B'])
<class 'pandas.core.series.Series'>

Answer 1

首先，最好从中访问行索引和列索引.loc：

x.loc[x['A'] == 2, 'B']

其次，您始终可以在.values序列或数据框上使用底层的numpy矩阵：

In : x.loc[x['A'] == 2, 'B'].values[0]
Out: 6

最后，如果您对原始问题的“条件索引”不感兴趣，则还可以使用特定的访问器来从DataFrame中获取单个标量值：dataframe.at[index, column]或dataframe.iat[i, j]（这些类似于.loc[]并.iloc[]设计用于快速访问单个值）
。