¿Cómo obtener un valor de una celda de un marco de datos?

He construido una condición que extrae exactamente una fila de mi marco de datos:

d2 = df[(df['l_ext']==l_ext) & (df['item']==item) & (df['wn']==wn) & (df['wd']==1)]

Ahora me gustaría tomar un valor de una columna en particular:

val = d2['col_name']

Pero como resultado obtengo un marco de datos que contiene una fila y una columna ( es decir, una celda). No es lo que necesito. Necesito un valor (un número flotante). ¿Cómo puedo hacerlo en pandas?

Si tiene un DataFrame con solo una fila, acceda a la primera (solo) fila como Serie usando iloc, y luego al valor usando el nombre de la columna:

In [3]: sub_df
Out[3]:
          A         B
2 -0.133653 -0.030854

In [4]: sub_df.iloc[0]
Out[4]:
A   -0.133653
B   -0.030854
Name: 2, dtype: float64

In [5]: sub_df.iloc[0]['A']
Out[5]: -0.13365288513107493

Estos son acceso rápido para escalares

In [15]: df = pandas.DataFrame(numpy.random.randn(5,3),columns=list('ABC'))

In [16]: df
Out[16]: 
          A         B         C
0 -0.074172 -0.090626  0.038272
1 -0.128545  0.762088 -0.714816
2  0.201498 -0.734963  0.558397
3  1.563307 -1.186415  0.848246
4  0.205171  0.962514  0.037709

In [17]: df.iat[0,0]
Out[17]: -0.074171888537611502

In [18]: df.at[0,'A']
Out[18]: -0.074171888537611502

Puede convertir su marco de datos 1x1 en una matriz numpy, luego acceder al primer y único valor de esa matriz:

val = d2['col_name'].values[0]

La mayoría de las respuestas están utilizando, lo ilocque es bueno para la selección por posición.

Si necesita selección por etiqueta loc sería más conveniente.

Para obtener un valor explícitamente (equivalente a df.get_value en desuso ('a', 'A'))

# this is also equivalent to df1.at['a','A']
In [55]: df1.loc['a', 'A'] 
Out[55]: 0.13200317033032932

Necesitaba el valor de una celda, seleccionada por columna y nombres de índice. Esta solución funcionó para mí:

original_conversion_frequency.loc[1,:].values[0]

Parece que los cambios después de los pandas 10.1 / 13.1

Actualicé de 10.1 a 13.1, antes de que iloc no esté disponible.

Ahora con 13.1, iloc[0]['label']obtiene una matriz de valor único en lugar de un escalar.

Me gusta esto:

lastprice=stock.iloc[-1]['Close']

Salida:

date
2014-02-26 118.2
name:Close, dtype: float64

Las opciones más rápidas / fáciles que he encontrado son las siguientes. 501 representa el índice de la fila.

df.at[501,'column_name']
df.get_value(501,'column_name')

Para pandas 0.10, donde no ilocestá disponible, filtre ay DFobtenga los datos de la primera fila de la columna VALUE:

df_filt = df[df['C1'] == C1val & df['C2'] == C2val]
result = df_filt.get_value(df_filt.index[0],'VALUE')

Si hay más de 1 fila filtrada, obtenga el valor de la primera fila. Habrá una excepción si el filtro da como resultado un marco de datos vacío.

No estoy seguro si esta es una buena práctica, pero noté que también puedo obtener el valor al lanzar la serie como float.

p.ej

rate

3 0.042679

Nombre: Unemployment_rate, dtype: float64

float(rate)

0.0426789

No necesita ser complicado:

val = df.loc[df.wd==1, 'col_name'].values[0]

df_gdp.columns

Índice ([u'Country ', u'Country Code', u'Indicator Name ', u'Indicator Code', u'1960 ', u'1961', u'1962 ', u'1963', u'1964 ' , u'1965 ', u'1966', u'1967 ', u'1968', u'1969 ', u'1970', u'1971 ', u'1972', u'1973 ', u'1974' , u'1975 ', u'1976', u'1977 ', u'1978', u'1979 ', u'1980', u'1981 ', u'1982', u'1983 ', u'1984' , u'1985 ', u'1986', u'1987 ', u'1988', u'1989 ', u'1990', u'1991 ', u'1992', u'1993 ', u'1994' , u'1995 ', u'1996', u'1997 ', u'1998', u'1999 ', u'2000',u'2001 ', u'2002', u'2003 ', u'2004', u'2005 ', u'2006', u'2007 ', u'2008', u'2009 ', u'2010', u'2011 ', u'2012', u'2013 ', u'2014', u'2015 ', u'2016'], dtype = 'objeto')

df_gdp[df_gdp["Country Code"] == "USA"]["1996"].values[0]

8100000000000.0