Python dataframe-返回iloc中的值，如果不存在，则返回零

在对Pandas dataframe使用iloc方法时，如果该值不存在，我希望返回零：（我有一个查询，它将始终返回一行或一个空的dataframe。当它存在时，我希望返回左一个值）

有没有更好的iloc方法或内置方法？我正在考虑类似Python字典的

get

方法

除了，没有比尝试/

更好的方法了。
iloc
的基本原理是按整数位置索引

行为和功能与NumPy
np.ndarray
、Python
list
和其他可索引对象一致。如果列表为空，则无法直接索引列表的第一个值或返回
0

一个稍微好一点的方法是显式地只捕获
索引器
，并使用
iat
按整数位置访问标量。此外，您还可以同时按行和列进行索引：

您可以更具python风格，将try/except块替换为：

打印（如果len（query）==0 else query.iloc[0][0]）

说明：应用于数据帧的len（）返回行数

更新：正如注释中所建议的，
query.empty
这更为惯用，
.iat
更适合于标量查找，因此：

打印（0 if query.empty else query.iat[0,0]）
您可能可以使用

next(iter(series, default))

例如，使用您的输入

In [1]: 
import pandas as pd
mydict = {"col1":[1,2], "price":[1000,2000]}
df = pd.DataFrame(mydict)
df
Out[1]: 
   col1  price
0     1   1000
1     2   2000

在price>2000时过滤，会给出默认值（我们将其设置为零），因为df.loc[mask]将为空

In [2]: 
mask = (df['price']>2000)
next(iter(df.loc[mask]['col1']), 0)
Out[2]: 
0

其他案例的效果与预期一致。例如，在价格>1500时过滤，得到2

In [3]: 
mask = (df['price']>1500)
next(iter(df.loc[mask]['col1']), 0)
Out[3]: 
2

当价格>500时过滤得到1

In [4]: 
mask = (df['price']>500)
next(iter(df.loc[mask]['col1']), 0)
Out[4]: 
1

将.fillna（0）链接到查询或数据帧的末尾，这将为您处理nas。为什么不使用
fillna
将缺少的值替换为0？
fillna（0）
将永远无法工作，这是关于
query
为空数据帧时发生的情况。用
0
在空数据帧中填充null不会有任何影响。很好！这就是我想要的！一个简单的
len
会有帮助！结合我建议的两个答案！：
print（query.iat[0,0]如果len（query）！=0否则0
）更惯用的方法是使用
if not query.empty
而不是
if len（query）==0
In [3]: 
mask = (df['price']>1500)
next(iter(df.loc[mask]['col1']), 0)
Out[3]: 
2

In [4]: 
mask = (df['price']>500)
next(iter(df.loc[mask]['col1']), 0)
Out[4]: 
1