如何 return 来自行和列引用的数据框值？

Question

我知道这可能是一个基本问题，但不知何故我找不到答案。我想知道如果我知道要查找的行和列，如何 return 来自数据框的值？例如。如果我有一个包含列 1-4 和行 A-D 的数据框，我将如何 return B4 的值？

Answer 1

您可以为此使用 ix：

In [236]:
df = pd.DataFrame(np.random.randn(4,4), index=list('ABCD'), columns=[1,2,3,4])
df

Out[236]:
          1         2         3         4
A  1.682851  0.889752 -0.406603 -0.627984
B  0.948240 -1.959154 -0.866491 -1.212045
C -0.970505  0.510938 -0.261347 -1.575971
D -0.847320 -0.050969 -0.388632 -1.033542

In [237]:
df.ix['B',4]

Out[237]:
-1.2120448782618383

Answer 2

使用at，如果行是A-D，列是1-4：

print (df.at['B', 4])

如果行 1-4 列 A-D:

print (df.at[4, 'B'])

Fast scalar value getting and setting.

样本：

df = pd.DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4),index=list('ABCD'), columns=[1,2,3,4])
print (df)
    1   2   3   4
A   0   1   2   3
B   4   5   6   7
C   8   9  10  11
D  12  13  14  15

print (df.at['B', 4])
7

df = pd.DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4),index=[1,2,3,4], columns=list('ABCD'))
print (df)
    A   B   C   D
1   0   1   2   3
2   4   5   6   7
3   8   9  10  11
4  12  13  14  15

print (df.at[4, 'B'])
13

如何 return 来自行和列引用的数据框值？

How to return a dataframe value from row and column reference?

python

indexing

scalar

dataframe

pandas