python - Pandas 数据帧索引 : Use of '.values' for different index occurrence frequencies

Question

想象一个这样的数据框:

     A    B
ID
1    4    5
2    6    7
2    6    8

如果我想访问 A 列中 ID=1 的值，我可以执行以下操作:

df.ix[1, 'A']

对于 A 列中的 ID=2，此方法有效:

df.ix[2, 'A'].values

有没有一种方法可以组合这两个语句，而无需例如使用 try/except 语句？我找不到一个好的方法来做到这一点......

Answer 1

一种方法是使用列表(或元组、切片等)作为索引。示例-

In [63]: df
Out[63]:
    A  B
ID
1   4  5
2   6  7
2   8  9

In [64]: df.loc[[1],'A'].values #Works for `.ix` as well.
Out[64]: array([4], dtype=int64)

In [65]: df.loc[[2],'A'].values #Works for `.ix` as well.
Out[65]: array([6, 8], dtype=int64)