Python 从DataFrame获取单个值，如果不明确，则引发异常

对于我来说，这是一个相当常见的用例，我想从pandas数据帧中获得一个特定的值，知道如果数据没有被弄乱，那么应该只有一个值满足特定的选择标准：

我通常做的是：

myvals = df[df['criterion']=='value']['parameterofinterest'].values
if len(myvals) != 1:
    raise ValueError('Something messed up the data integrity.')
myvalue = myvals[0]

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这是一个相当多的样板代码，它似乎是一个非常基本的东西，在Pandas之外作为一个函数实现。你知道有没有熊猫函数可以帮我解决这个问题。

我认为可能有3种状态-无值-它返回

len=0

，匹配更多值-它返回

len>1

和标量

len==1

因此，您的代码似乎是正确的，只有一点改进：

myvals = df.loc[df['criterion']=='value', 'parameterofinterest']

if len(myvals) == 1:
    myvals = myvals.item()        
else:
   raise ValueError('Something messed up the data integrity.')

可以将其包装以实现以下功能：

def scalar_only(mask_col, val, another_col):
    myvals = df.loc[df[mask_col]==val, another_col]

    if len(myvals) != 1:
        raise ValueError('Something messed up the data integrity.')
    else:
        return myvals.item()

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ValueError：数据完整性被破坏

ValueError：数据完整性被破坏

.item（）

是从数据中提取单个值的正确方法 有条件选择

pd.DataFrame

对象-如果存在多个项，则引发异常

import pandas as pd
a = [{'a':3, 'b':4},{'a':2, 'b':4}]
c = pd.DataFrame(a)
c[c['b']==4]['a'].values
c[c['b']==4]['a'].item()

当前引发的异常是：

ValueError: can only convert an array of size 1 to a Python scalar

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可用于再现相同错误的样本数据？它可以是任何类型的数据，

值

预计在

标准

列上只出现一次。您能对所有值进行初步检查吗？类似于

（df['criteria'].value\u counts（）==1）。all（）

？谢谢。为什么你的版本会有所改进？（为什么要使用

.loc

以及为什么要使用

.item（）

而不是

.values[0]

？以及为什么要在raise将终止代码时使用if/else？）我使用

loc

，因为它速度更快，更值得推荐

.values[0]

是

item（）

.Hmmm的替代品，所以我的答案没有帮助？它很有帮助，因为它显示了一种稍微不同的方式（正如您所说，可能更快）来表达我的样板代码。我更感兴趣的是熊猫是否提供了更全面的功能。这似乎是一个相当常见的用例。@Chymera初始查询应该使用loc执行，以便将对getitem的调用从2减少到1。这就是耶斯雷尔所展示的。您的用例还没有封装到单个api调用中，但是有很多方法可以做到这一点。这就是说，这是你将要找到的最简洁的。你可能一直希望有更好的解决方案，但目前没有。这是你的答案。

df = pd.DataFrame({'parameterofinterest': [25.0, 38.0, 34.6], 
                  'criterion': ['value', 'value', 'bb']})


print (scalar_only('criterion', 'value', 'parameterofinterest'))

import pandas as pd
a = [{'a':3, 'b':4},{'a':2, 'b':4}]
c = pd.DataFrame(a)
c[c['b']==4]['a'].values
c[c['b']==4]['a'].item()

ValueError: can only convert an array of size 1 to a Python scalar