python的dataframe取特定值

要从Python的DataFrame中获取特定值，可以使用.loc或.iloc方法。

.loc方法用于基于标签的索引，而.iloc方法用于基于位置的索引。

例如，如果我们有一个名为df的DataFrame，其中包含以下数据：

| | A | B | C |
|---|---|---|---|
| | 1 | 2 | 3 |
| 1 | 4 | 5 | 6 |
| 2 | 7 | 8 | 9 |

我们可以使用.loc方法来获取行标签为1，列标签为B的值：

df.loc[1, 'B']

这将返回5。

我们也可以使用.iloc方法来获取第2行，第3列的值：

df.iloc[1, 2]

这也将返回5。

相关问题

如何选取python dataframe特定位置的值

您可以使用iloc方法来选取特定位置的值。 例如，选取第一行第一列的值，可以使用以下代码：

df.iloc[0, 0]

其中，0表示第一行/列。 如果要选取多行/列，可以使用切片操作，例如：

df.iloc[0:3, 2:4]

这将选取第1到第3行和第3到第4列的值。

python dataframe 统计某一列特定值

要统计DataFrame中某一列中特定值的数量，可以使用pandas库中的value_counts()方法。例如，假设我们有一个名为df的DataFrame，其中有一个名为'gender'的列，我们想要统计'gender'列中值为'male'的数量：

male_count = df['gender'].value_counts()['male']

这将返回'gender'列中值为'male'的数量。如果我们想要同时统计'male'和'female'的数量，可以省略括号内的参数：

gender_counts = df['gender'].value_counts()

这将返回一个Series对象，其中包含'gender'列中每个不同值的数量。我们可以使用以下代码访问特定值的计数：

male_count = gender_counts['male']
female_count = gender_counts['female']