Python 熊猫：使用pd.at和条件选择单元格值

我想从数据框中选择特定的单元格值。我想筛选出列A中具有特定值的行，然后从列B中获取值

据我所知，正确的方法是使用

df.at

，所以我已经尝试过了

df.at(df['Column A' == column_A_value]['Column B'])

但这不起作用。我也试过，作为一名黑客

str(['Column A' == column_A_value]['Column B'])

也不行

正确的方法是什么

编辑：

我想做的是在一个更大的循环中输出值，比如：

while condition:
    for val in some_column_A_values:
        print("{},{}".format('stuff', df.at(df['Column A' == val]['Column B'])), file=myfile)

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正如Anton vBR所指出的，这应该可以解决您的问题

df.loc[df['Column A' == column_A_value]]['Column B']

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正如Anton vBR所指出的，这应该可以解决您的问题

df.loc[df['Column A' == column_A_value]]['Column B']

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这看起来更像是一个

df.loc

案例

df.at

只能访问一个值

df['Column A'==Column\u A\u value]

返回一个数组。这看起来更像是

df.loc

大小写

df.at

只能访问一个值

df['Column A'==Column\u A\u value]

返回一个数组。