如何将一个值的序列转换为仅浮点值？

Question

我有一个只有一个值的序列，我只想得到那个值。我运行了一个代码，通过索引匹配来获取值，得到了这样一个系列：

(normal_sum['KWH'][(normal_sum['KWH'].index == date)])

Timestamp
2017-04-02    2934.93
Freq: D, Name: KWH, dtype: float64

但当我试图通过这个把它转换成一个浮点数时：

float(normal_sum['KWH'][(normal_sum['KWH'].index == date)])

它正在抛出一个错误：

TypeError: cannot convert the series to <type 'float'>

预期产量： 2934.93号

任何帮助都将不胜感激。

有一个编辑：

我面临另一个问题：

假设我得到一个空序列，那么我如何将它转换为零。

我做到了：

(normal_sum['KWH'][(normal_sum['KWH'].index == date)])

有这样一个系列：

Series([], Freq: D, Name: KWH, dtype: float64)

请帮忙。

Answer 1

正如上面所说，您正在尝试将序列转换为不可能的浮点。一个序列可能有几个条目，每个条目不必是浮点数或整数，它可以是任何东西。因此，您必须选择您的特定条目，或者使用（错误的方式）：

normal_sum['KWH'].loc[0]

或者

normal_sum['KWH'].iloc[date]

编辑：链式索引应该避免像以前那样做，下面的方法更好。

如果直接从数据框中选择（而不是从序列正常值和['KWH']中选择），则可以执行以下操作：

normal_sum.iloc[0,0]

或者

normal_sum.loc[date, 'KWH']

Answer 2

我们可以使用Series.at[...]方法查找标量：

In [138]: normal_sum = pd.Series([1.234], index=['KWH'])

In [139]: normal_sum
Out[139]:
KWH    1.234
dtype: float64

In [140]: normal_sum.at['KWH']
Out[140]: 1.234

Answer 3

使用loc

normal_sum.loc[date, 'KWH']

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关于at，请参见@MaxU的答案

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还有get_value

normal_sum.get_value(date, 'KWH')

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当日期不在索引中时返回零，可以

normal_sum.KWH.get(date, 0)