我想从dataframe通过loc方式取值，但我不想每次还要判断取出来的series是否有值

你可以使用`DataFrame.at`方法，它可以直接通过行标签和列标签来获取单个元素的值，并且如果元素不存在，会返回一个默认值（默认为`numpy.nan`）。例如，假设你的DataFrame为`df`，你想获取行标签为`row_label`，列标签为`col_label`的元素的值，你可以这样写：

value = df.at[row_label, col_label]

如果该元素不存在，`value`的值将为`numpy.nan`。这样你就不需要每次都判断Series是否有值了。

相关问题

python dataframe里有我想要的值，我想取出来并修改它，怎么编写

您可以使用 Pandas 库中的 loc 函数来实现这个功能。loc 函数可以根据行标签和列标签来定位到具体的元素，然后对其进行修改。

假设您的 DataFrame 叫做 df，具体步骤如下：

1. 使用 loc 函数定位到需要修改的元素，例如：

value = df.loc[row_label, col_label]

其中，row_label 是行标签，col_label 是列标签，value 就是需要修改的值。

2. 对 value 进行修改，例如：

new_value = value + 10

这里将原来的 value 加上了 10，得到了新的值 new_value。

3. 使用 loc 函数将新值写入 DataFrame，例如：

df.loc[row_label, col_label] = new_value

这里将新值 new_value 写入到原来的位置，完成了修改操作。

完整的代码示例：

import pandas as pd

# 创建 DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data, index=['row1', 'row2', 'row3'])

# 取出并修改值
value = df.loc['row2', 'B']
new_value = value + 10
df.loc['row2', 'B'] = new_value

# 打印修改后的 DataFrame
print(df)

输出结果：

      A   B  C
row1  1   4  7
row2  2  15  8
row3  3   6  9

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！