dataframe series 取值

要从DataFrame或Series中提取值，可以使用以下方法：

1. 使用索引或标签：使用方括号 `[]` 来访问特定列或行的值。例如，对于DataFrame `df`，可以使用 `df['column_name']` 来获取特定列的值，或者使用 `df.loc[row_label]` 来获取特定行的值。

2. 使用位置索引：使用 `.iloc[]` 来按照位置索引获取值。例如，对于DataFrame `df`，可以使用 `df.iloc[row_index, col_index]` 来获取特定位置的值。

3. 使用布尔索引：可以使用布尔条件来过滤DataFrame或Series，并仅返回满足条件的行或元素。例如，对于DataFrame `df`，可以使用 `df[df['column_name'] > value]` 来获取满足条件的行。

下面是一些示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'Name': ['John', 'Emma', 'Tom'],
        'Age': [25, 28, 22],
        'City': ['New York', 'London', 'Paris']}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用索引或标签获取特定列的值
name_column = df['Name']
print(name_column)

# 使用索引或标签获取特定行的值
first_row = df.loc[0]
print(first_row)

# 使用位置索引获取特定位置的值
value = df.iloc[1, 2]
print(value)

# 使用布尔索引过滤满足条件的行
filtered_df = df[df['Age'] > 23]
print(filtered_df)

这些方法可以根据具体的需求和数据结构进行调整和组合使用。希望对你有帮助！