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在Pandas处理DataFrame数据的过程中,我们时常需要获取某个具体的单元格值进行操作。那么如何高效而灵活地从Pandas DataFrame中提取任意一个单元格的值呢?
今天分享在Pandas DataFrame获取单元格值的3大方法:
第一步:.loc[]方法,传入行列标签
使用.loc[]方法,传入行列标签可以直接提取值:
df.loc['row2', 'col3']
例如:
- col1 col2 col3
- row1 1 4 7
- row2 2 5 8
- row3 3 6 9
获取row2行col3列的值:
- df.loc['row2', 'col3']
- # 输出:8
第二步:.iloc[]方法,传入整数位置
使用.iloc[]方法,传入行列整数位置即可提取值:
df.iloc[1, 2]
例如:
- col1 col2 col3
- row1 1 4 7
- row2 2 5 8
- row3 3 6 9
获取第2行第3列的值:
- df.iloc[1, 2]
- # 输出:8
第三步:使用`[]`直接访问列
可以直接访问列,传入行标签或行位置获取值:
- df['col3']['row2'] # 传入行标签
- df[2][1] # 传入行位置
例如:
- df['col3']['row2']
- # 输出:8
- df[2][1]
- # 输出:8
这就是在Pandas DataFrame获取任意单元格值的3大方法:
.loc[]传入行列标签,.iloc[]传入行列位置,直接访问列传入行标签或位置。
熟练掌握这3种方法,你可以灵活运用Pandas提取DataFrame中的任何一个单元格,进行相关操作和分析。
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