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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for index in data['w'] .index:time_dis = data['w'] .get(index) |
根据行索引和列名，获取一个元素的值
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>>> df = pd.DataFrame([[0, 2, 3], [0, 4, 1], [10, 20, 30]],... columns=['A', 'B', 'C'])>>> df A B C0 0 2 31 0 4 12 10 20 30 |
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>>> df.at[4, 'B']2 |
或者
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>>> df.iloc[5].at['B']4 |
pandas.DataFrame.iat
根据行索引和列索引获取元素值
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>>> df = pd.DataFrame([[0, 2, 3], [0, 4, 1], [10, 20, 30]],... columns=['A', 'B', 'C'])>>> df A B C0 0 2 31 0 4 12 10 20 30 |
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>>> df.iat[1, 2]1 |
或者
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>>> df.iloc[0].iat[1]2 |
pandas.DataFrame.loc
选取元素，或者行
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>>> df = pd.DataFrame([[1, 2], [4, 5], [7, 8]],... index=['cobra', 'viper', 'sidewinder'],... columns=['max_speed', 'shield'])>>> df max_speed shieldcobra 1 2viper 4 5sidewinder 7 8 |
选取元素
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>>> df.loc['cobra', 'shield']2 |
选取行返回一个series
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>>> df.loc['viper']max_speed 4shield 5Name: viper, dtype: int64 |
选取行列返回dataframe
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>>> df.loc[['viper', 'sidewinder']] max_speed shieldviper 4 5sidewinder 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 d0 1 2 3 41 100 200 300 4002 1000 2000 3000 4000 |
按索引选取元素
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>>> df.iloc[0, 1]2 |
获取行的series
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>>> type(df.iloc[0])<class 'pandas.core.series.Series'>>>> df.iloc[0]a 1b 2c 3d 4Name: 0, dtype: int64 |
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原文链接：https://blog.csdn.net/sinat_29675423/article/details/87975489
