python - 如何从 Pandas DataFrame 中按索引值检索一行？

Question

我已经创建了一个数据框并设置了一个索引:

df = pd.DataFrame(np.random.randn(8, 4),columns=['A', 'B', 'C', 'D'])
df = df.set_index('A')

数据框如下所示:

                  B         C         D
A
 0.687263 -1.700568  0.140175  1.420394
-0.212621 -0.700442 -0.041497 -1.034021
-0.614214 -0.437313 -0.464493 -1.182492
-0.885062  0.203892 -0.412400 -0.578346
-1.222661  2.014908 -0.463674 -0.378910
 0.132472 -0.389512  0.623531 -0.788556
-1.083620  1.167158 -0.558217 -0.222078
 1.066270 -0.215586 -0.884757 -0.878557

如何获取 A 为 0.687263 的行中 B 的值？

我试过了:

e = df.loc(0.687263)

这给了我一个 LocIndexer 对象，而不是我期望的行(如果可能的话，我想指定它应该是单行):

<pandas.core.indexing._LocIndexer object at 0x10385e210>

如果我现在尝试 e['B'] 我会得到一个错误。

如何获得 B 的值？

Answer 1

pandas 在打印数据帧时会舍入值。您尝试索引的实际值是:

1.764052345967664

import pandas as pd
import numpy as np

np.random.seed(0)
df = pd.DataFrame(np.random.randn(8, 4),columns=['A', 'B', 'C', 'D'])

df = df.set_index('A')
print df


                  B         C         D
A                                      
 1.764052  0.400157  0.978738  2.240893
 1.867558 -0.977278  0.950088 -0.151357
-0.103219  0.410599  0.144044  1.454274
 0.761038  0.121675  0.443863  0.333674
 1.494079 -0.205158  0.313068 -0.854096
-2.552990  0.653619  0.864436 -0.742165
 2.269755 -1.454366  0.045759 -0.187184
 1.532779  1.469359  0.154947  0.378163


df.loc[1.764052345967664]
Out[32]: 
B    0.400157
C    0.978738
D    2.240893
Name: 1.76405234597, dtype: float64