Pandas如何提取单个列值方法
时间:2025-08-27 11:09:38 179浏览 收藏
想知道如何高效提取 Pandas DataFrame 中特定列的单个值吗?当列的所有行都包含相同值时,本文为你提供多种方法,并深入分析其性能优劣。我们将重点介绍 `iloc[0]`、`loc[df.first_valid_index(), 'store_id']` 和 `iloc[0, df.columns.get_loc('store_id')]` 等常用技巧,并通过代码示例展示如何在不同场景下选择最优方案。避免使用 `max()` 或 `unique()` 等效率较低的方法,掌握更快速、更简洁的 Pandas 数据提取技巧,提升你的数据处理效率!
在 Pandas 中,从 DataFrame 获取特定列的标量值有多种方法。当该列的所有值都相同时,获取第一个值通常是最有效的方法。以下介绍几种常用的方法,并分析其适用场景。
1. 使用 iloc[0]
这是最直接且通常最快的方法。它通过索引位置 0 直接访问 DataFrame 中的第一个值。
import pandas as pd df = pd.DataFrame( { "id": [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], "contents": [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], "store_id": [2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2] } ) store_id = df['store_id'].iloc[0] print(store_id)
优点:
- 速度快,效率高。
- 代码简洁易懂。
缺点:
- 依赖于 DataFrame 索引从 0 开始。如果 DataFrame 索引不是从 0 开始,则需要进行调整。
2. 使用 loc[df.first_valid_index(), 'store_id']
此方法首先使用 df.first_valid_index() 找到 DataFrame 的第一个有效索引,然后使用 .loc 基于标签访问该索引和列 store_id 对应的值。
import pandas as pd df = pd.DataFrame( { "id": [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], "contents": [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], "store_id": [2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2] } ) store_id = df.loc[df.first_valid_index(), 'store_id'] print(store_id)
优点:
- 即使 DataFrame 的索引不是从 0 开始,也能正确工作。
- 更健壮,可以处理 DataFrame 中存在缺失值的情况。
缺点:
- 相对于 iloc[0] 而言,性能稍差。
3. 使用 iloc[0, df.columns.get_loc('store_id')]
这种方法使用 df.columns.get_loc('store_id') 获取列 store_id 的索引位置,然后使用 iloc 通过索引位置访问 DataFrame 中的值。
import pandas as pd df = pd.DataFrame( { "id": [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], "contents": [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], "store_id": [2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2] } ) store_id = df.iloc[0, df.columns.get_loc('store_id')] print(store_id)
优点:
- 确保即使列的顺序发生变化,也能正确获取值。
缺点:
- 代码相对复杂。
- 性能略低于直接使用 iloc[0]。
4. 避免使用 max() 或 unique()
虽然使用 df["store_id"].max() 或 df["store_id"].unique()[0] 也能达到目的,但这些方法涉及对整个列进行计算,效率较低,尤其是在处理大型 DataFrame 时。
总结
在从 Pandas DataFrame 的列中获取单个标量值时,如果该列的所有值都相同,建议使用 df['store_id'].iloc[0]。它简单、高效,并且通常是最快的选择。 如果DataFrame的索引不是从0开始,或者需要处理缺失值的情况,df.loc[df.first_valid_index(), 'store_id'] 是一个更健壮的选择。
选择哪种方法取决于具体的应用场景和性能要求。在处理大型 DataFrame 时,性能差异可能会更加明显,因此建议根据实际情况进行选择。
好了,本文到此结束,带大家了解了《Pandas如何提取单个列值方法》,希望本文对你有所帮助!关注golang学习网公众号,给大家分享更多文章知识!
-
501 收藏
-
501 收藏
-
501 收藏
-
501 收藏
-
501 收藏
-
428 收藏
-
232 收藏
-
422 收藏
-
434 收藏
-
169 收藏
-
126 收藏
-
466 收藏
-
369 收藏
-
212 收藏
-
123 收藏
-
346 收藏
-
423 收藏
-
- 前端进阶之JavaScript设计模式
- 设计模式是开发人员在软件开发过程中面临一般问题时的解决方案,代表了最佳的实践。本课程的主打内容包括JS常见设计模式以及具体应用场景,打造一站式知识长龙服务,适合有JS基础的同学学习。
- 立即学习 542次学习
-
- GO语言核心编程课程
- 本课程采用真实案例,全面具体可落地,从理论到实践,一步一步将GO核心编程技术、编程思想、底层实现融会贯通,使学习者贴近时代脉搏,做IT互联网时代的弄潮儿。
- 立即学习 511次学习
-
- 简单聊聊mysql8与网络通信
- 如有问题加微信:Le-studyg;在课程中,我们将首先介绍MySQL8的新特性,包括性能优化、安全增强、新数据类型等,帮助学生快速熟悉MySQL8的最新功能。接着,我们将深入解析MySQL的网络通信机制,包括协议、连接管理、数据传输等,让
- 立即学习 498次学习
-
- JavaScript正则表达式基础与实战
- 在任何一门编程语言中,正则表达式,都是一项重要的知识,它提供了高效的字符串匹配与捕获机制,可以极大的简化程序设计。
- 立即学习 487次学习
-
- 从零制作响应式网站—Grid布局
- 本系列教程将展示从零制作一个假想的网络科技公司官网,分为导航,轮播,关于我们,成功案例,服务流程,团队介绍,数据部分,公司动态,底部信息等内容区块。网站整体采用CSSGrid布局,支持响应式,有流畅过渡和展现动画。
- 立即学习 484次学习