如何从 Pandas DataFrame 中获取单元格值？

在 Pandas 中，DataFrame 是一个二维的表格数据结构，其中每个单元格都有一个唯一的行列索引。要访问单元格值，可以使用loc或iloc方法。

1. 使用 loc 方法

loc方法可以根据行、列索引标签来获取单元格值。以下是一个使用loc方法获取单元格值的示例：

import pandas as pd

# 创建一个测试 DataFrame
data = {'姓名': ['张三', '李四', '王五'],
        '年龄': [20, 25, 30],
        '性别': ['男', '女', '男']}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用 loc 获取单元格值
print(df.loc[0, '姓名'])
# 输出：'张三'

在以上示例中，使用loc方法获取了第一行、姓名列的单元格值。

2. 使用 iloc 方法

iloc方法可以根据行、列索引位置来获取单元格值。以下是一个使用iloc方法获取单元格值的示例：

import pandas as pd

# 创建一个测试 DataFrame
data = {'姓名': ['张三', '李四', '王五'],
        '年龄': [20, 25, 30],
        '性别': ['男', '女', '男']}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用 iloc 获取单元格值
print(df.iloc[0, 0])
# 输出：'张三'

在以上示例中，使用iloc方法获取了第一行、第一列的单元格值。

注意：iloc方法使用的是行、列索引位置，而不是标签。如果你要使用标签，应该使用loc方法。

3. 使用 at 方法

at方法可以根据行、列索引标签来获取单元格值，但比loc方法更快。以下是一个使用at方法获取单元格值的示例：

import pandas as pd

# 创建一个测试 DataFrame
data = {'姓名': ['张三', '李四', '王五'],
        '年龄': [20, 25, 30],
        '性别': ['男', '女', '男']}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用 at 获取单元格值
print(df.at[0, '姓名'])
# 输出：'张三'

在以上示例中，使用at方法获取了第一行、姓名列的单元格值。

如果你只需要获取一个单元格，那么at方法比loc方法更快。否则，应该使用loc方法。