Python 以字符串形式返回多索引数据帧中的单元格值

我尝试从大约11.000行和10列的数据帧返回单个单元格值：

df = pd.DataFrame({ 'A' : ('foo', 'foo', 'bar', 'bar'),
                    'B' : ('horse', 'car', 'horse', 'car'),
                    'C' : ('red', 'green', 'blue', 'black')})
df
     A      B      C
 0  foo  horse    red
 1  foo    car  green
 2  bar  horse   blue
 3  bar    car  black

我尝试了几个版本的loc，但总是返回一个对象，而不是实际值（“绿色”）。例如：

df.loc[(df['A'] == 'foo') & (df['B'] == 'car'), 'C']

返回：

1    green
Name: C, dtype: object

结果是正确的，但它是作为对象而不是字符串返回的。我还尝试将A列和B列设置为多索引框架中的索引。loc代码更容易，但结果相同

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那么，如何才能将值作为字符串而不是对象来获取呢？

您正在获取一个序列，并且您想要第一个对象

您可以将您正在做的事情想象为获得长度为1:

['green']

的列表的pd.Series等价物。如果它是一个列表，您将执行

list[0]

但是，熊猫系列的子集是基于索引的，所以不能这样做。要在不知道序列索引的情况下进行子集，请使用

iloc[0]

：

df.loc[(df['A'] == 'foo') & (df['B'] == 'car'), 'C'].iloc[0]

'green'

使用：

熊猫系列

item（）返回基础数据的第一个元素 作为python标量

输出：

'green'

df.loc[（df['A']='foo'）和（df['B']='car'），'C']）。值[0]

将返回

绿色

作为

字符串。
'green'