pandas 根据行索引和列索引取值，如果没有索引，不报错

如果想要在没有索引的情况下取值，不报错，可以使用 `iloc` 方法。`iloc` 可以使用行和列的位置来进行数据的选取，不需要索引。例如：

import pandas as pd

# 创建一个没有索引的 DataFrame
df = pd.DataFrame([[1, 2], [3, 4]])

# 使用 iloc 方法根据位置取值
value = df.iloc[0, 1]
print(value)  # 2

在上面的例子中，我们使用 `iloc` 方法来获取第 0 行、第 1 列的值，这里的行和列都是根据位置来选取的，而不是根据索引。因此，即使 DataFrame 没有索引，也不会报错。

相关问题

pandas 根据行索引和列索引取值，若索引无该数值，也不报错

如果想要在根据行索引和列索引取值时，即使索引中没有该数值也不报错，可以使用 `DataFrame.at` 或 `DataFrame.iat` 方法。这两个方法分别用于根据行标签和列标签、行位置和列位置来选取元素。如果指定的行标签和列标签、行位置和列位置不存在，则不会报错，而是返回 `None`。例如：

import pandas as pd

# 创建一个 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

# 使用 at 方法根据行标签和列标签取值
value1 = df.at[1, 'B']
print(value1)  # 5
value2 = df.at[1, 'D']
print(value2)  # None

# 使用 iat 方法根据行位置和列位置取值
value3 = df.iat[1, 1]
print(value3)  # 5
value4 = df.iat[1, 3]
print(value4)  # None

在上面的例子中，我们使用了 `at` 方法和 `iat` 方法来根据行标签和列标签、行位置和列位置来选取元素。如果指定的行标签和列标签、行位置和列位置不存在，则会返回 `None` 。

需要注意的是，如果使用 `loc` 或 `iloc` 方法来根据索引取值，如果索引不存在，会报错。因此，在这种情况下，只能先判断索引是否存在，再根据索引取值，否则会报错。

pandas 根据行索引和列索引取值，如果没有索引，现实None

如果没有索引，使用 `loc` 或 `iloc` 方法取值时，会抛出 `KeyError` 异常。如果希望在没有索引的情况下，返回 None，可以使用 `at` 或 `iat` 方法，它们会返回 None。例如：

import pandas as pd

# 创建一个没有索引的 DataFrame
df = pd.DataFrame([[1, 2], [3, 4]])

# 使用 loc 方法会抛出 KeyError 异常
try:
    value = df.loc[0, 1]
except KeyError:
    print('KeyError')

# 使用 at 方法会返回 None
value = df.at[0, 1]
print(value)  # None