python - Pandas 数据框索引:为不同的索引出现频率使用“.values”

想象一个像这样的数据框：

     A    B
ID
1    4    5
2    6    7
2    6    8

如果要访问A列中ID = 1的值，可以执行以下操作：

df.ix[1, 'A']

对于A列中的ID = 2，此方法有效：

df.ix[2, 'A'].values

有没有一种方法可以合并两个语句而无需例如使用try / except语句？我找不到执行此操作的好方法。

最佳答案

一种方法是将列表（或元组，切片等）用作索引。范例-

In [63]: df
Out[63]:
    A  B
ID
1   4  5
2   6  7
2   8  9

In [64]: df.loc[[1],'A'].values #Works for `.ix` as well.
Out[64]: array([4], dtype=int64)

In [65]: df.loc[[2],'A'].values #Works for `.ix` as well.
Out[65]: array([6, 8], dtype=int64)

关于python - Pandas 数据框索引:为不同的索引出现频率使用“.values”，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/32759307/