Pandas 数据框单元格值提取全指南：从新手到高手

从 Pandas 数据框中提取单元格值的终极指南

简介

数据框是 Pandas 中强大的数据结构，用于组织和处理数据。从数据框的单元格中提取值是一项关键任务，对于数据分析和处理至关重要。本文将详细探讨四种不同的方法，每种方法都有其独特的优点和适用场景。

方法

1. 直接索引

最直接的方法是使用直接索引，其中通过行和列索引访问数据框中的特定单元格。语法如下：

value = dataframe.loc[row_index, column_name]

2. iloc

iloc 方法使用整数索引来访问单元格。语法如下：

value = dataframe.iloc[row_index, column_index]

3. at 和 iat

at 和 iat 方法提供了另一种访问单元格值的方法。at 使用标签索引，而 iat 使用整数索引。语法如下：

# 使用标签索引
value = dataframe.at[row_label, column_name]

# 使用整数索引
value = dataframe.iat[row_index, column_index]

4. 多行和多列

使用以下方法从多个行和列中获取值：

• loc[rows, columns] ：根据标签或整数索引选择多个行和列。
• iloc[rows, columns] ：根据整数索引选择多个行和列。

注意：

• 索引必须存在于数据框中。
• at 和 iat 方法不会引发 KeyError，但会返回 NaN。
• 避免使用 value_counts() 方法提取单个单元格值。

深入探究

选择适当的方法

选择合适的方法取决于你的具体需求。直接索引和 iloc 适用于精确索引，而 at 和 iat 在索引不存在时更灵活。

代码示例

import pandas as pd

# 创建数据框
df = pd.DataFrame({'姓名': ['张三', '李四', '王五'], '年龄': [20, 25, 30]})

# 使用直接索引获取第二行的年龄
age = df.loc[1, '年龄']

# 使用 iloc 获取第三行的第一个单元格
value = df.iloc[2, 0]

# 使用 at 获取指定行的指定列
name = df.at['李四', '姓名']

# 使用 iloc 获取多个行和列
subset = df.iloc[[1, 2], [0, 1]]

常见问题解答

• 如何从数据框中获取所有值？
  可以使用 df.values 访问所有值。
• 如何获取数据框的形状？
  使用 df.shape 即可获取行数和列数。
• 如何检查数据框中的索引是否存在？
  使用 df.index.isin([index]) 检查索引是否存在。
• 如何避免在索引不存在时出现 KeyError？
  使用 at 和 iat 方法，它们会在索引不存在时返回 NaN。
• 如何在代码中使用这些方法？
  提供了一个代码示例，展示了如何使用每种方法。

结论

从 Pandas 数据框中提取单元格值是一项关键技能，有几种方法可以实现。通过理解每种方法的优点和适用场景，你可以选择最适合你需求的方法。本指南提供了全面的概述，涵盖了从单个单元格到多个行和列的各种情况。掌握这些技巧将使你能够有效地处理和分析数据。