不能在熊猫中选择一个细胞

Question

这是一个简单的noob问题，但它令我烦恼。在教程之后，我想选择列“A”中的第一个值。该教程说运行print(df[0]['A'])，但Python3给我一个错误。但是，如果我使用print(df[0:1]['A'])，它可以很好地工作。这是为什么？

这里是用于复制的全码：

import pandas as pd 
import numpy as np 

df = pd.DataFrame(np.random.randn(100, 3), index=pd.date_range('1/1/2000', periods=100), columns=['A', 'B', 'C']) 

print(df[0:1]['A']) 

Answer 1

因为df[0]['A']在索引A意味着柱0;你需要使用df.iloc[0]['A']，或df['A'][0]，或者df.ix[0]['A']

看到here的索引和切片。

请参阅here以获取副本而不是视图。

Answer 2

请参阅文档的selecting ranges部分。如上所述：

使用DataFrame，在[]内切片行。这在很大程度上作为一种便利提供，因为它是如此常见的操作。

另一方面，这是不一致的。

值得一提的是，你通常可以明确与LOC/ILOC：

In [11]: df = pd.DataFrame([[1, 2], [3, 4], [5, 6]], columns=['A', 'B']) 

In [12]: df['A'] 
Out[12]: 
0 1 
1 3 
2 5 
Name: A, dtype: int64 

In [13]: df.loc[:, 'A'] # equivalently 
Out[13]: 
0 1 
1 3 
2 5 
Name: A, dtype: int64 

In [14]: df.iloc[:, 0] # accessing column by position 
Out[14]: 
0 1 
1 3 
2 5 
Name: A, dtype: int64 

值得一提的有切片另一个矛盾：

In [15]: df.loc[0:1, 'A'] 
Out[15]: 
0 1 
1 3 
dtype: int64 

In [16]: df.iloc[0:1, 0] # doesn't include 1th row 
Out[16]: 
0 1 
dtype: int64 

要使用的位置选择和标签使用IX ：

In [17]: df.ix[0:1, 'A'] 
Out[17]: 
0 1 
1 3 
Name: A, dtype: int64 

注意标签优先于ix。

值得强调的是，分配garaunteed一个LOC/ILOC/IX工作，但链接时可以失败：

In [18]: df.ix[0:1, 'A'] = 7 # works 

In [19]: df['A'][0:1] = 7 # *sometimes* works, avoid!