pandas获取单元格的值

在Pandas中，我们可以通过多种方式获取单元格的值，以下是一些常见的方法：

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1、使用.at[]或.iat[]：这两种方法都可以用于获取单个单元格的值。.at[]是基于标签的索引，而.iat[]是基于位置的索引。

import pandas as pd
创建一个数据框
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
使用.at[]获取值
value_at = df.at[1, 'A']
print(value_at)  # 输出：2
使用.iat[]获取值
value_iat = df.iat[1, 0]
print(value_iat)  # 输出：2

2、使用.loc[]和.iloc[]：这两种方法也可以用于获取单个单元格的值。.loc[]是基于标签的索引，而.iloc[]是基于位置的索引。

import pandas as pd
创建一个数据框
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
使用.loc[]获取值
value_loc = df.loc[1, 'A']
print(value_loc)  # 输出：2
使用.iloc[]获取值
value_iloc = df.iloc[1, 0]
print(value_iloc)  # 输出：2

3、使用.at[]或.iat[]配合条件筛选：我们可以结合条件筛选来获取满足条件的单元格的值。

import pandas as pd
创建一个数据框
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
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
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

以上就是在Pandas中获取单元格值的一些常见方法。

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