打印pandas中某一列的原始值？

Question

我有一个数据框：

df = pd.DataFrame([ { 'name': 'george', 'age': 23 }, {'name': 'anna', 'age': 26}])

现在我想重审乔治的年龄：

df[df.name == 'george'].age

但这会输出一些附加信息和原始值：

0    23
Name: age, dtype: int64

我怎么才能让它打印出来？

Answer 1

不妨让我的评论成为一个答案：

df[df.name == 'george'].age.values[0]

或者

int(df[df.name == 'george'].age)

应该有用

Answer 2

df = [ { 'name': 'george', 'age': 23 }, {'name': 'anna', 'age': 26}]
k = [x['age'] for x in df if x['name'] == 'george']
print k 

Answer 3

您可以使用^{}+^{}将Serie转换为numpy array，然后通过[0]选择第一个值：

print (df.loc[df.name == 'george', 'age'].values)
[23]
print (df.loc[df.name == 'george', 'age'].values[0])
23

或者只需使用^{}选择Series的第一个值：

print (df.loc[df.name == 'george', 'age'].iloc[0])
23

或按^{}选择第一项：

print (df.loc[df.name == 'george', 'age'].iat[0])
23

或者使用^{}：

print (df.loc[df.name == 'george', 'age'].item())
23

---

如果可能没有匹配值，则上述解决方案失败。

然后可以使用next和iter技巧：

print (next(iter(df.loc[df.name == 'george', 'age']),'no match value'))
23

print (next(iter(df.loc[df.name == 'jano z hornej dolnej', 'age']),'no match value'))
no match value