Python 如果索引是时间戳，如何从熊猫列表

这是我的数据框

ord_datetime
2019-05-01    22.483871
2019-05-02    27.228070
2019-05-03    30.140625
2019-05-04    32.581633
2019-05-05    30.259259

如果我这样写代码

b=[]

b.append((df.iloc[2]-df.iloc[1])/(df.iloc[1]))

print(b)

输出为

[Ordered Items    0.106969
dtype: float64]

我只想要像

0.106969

这样的输出

---

我该怎么做呢？

如果您只想从输出中获取值，可以使用返回numpy数组的

df.values

。如果您需要该numpy数组中的列表，那么可以使用

np\u array.tolist

所以

b=（（df.iloc[2]-df.iloc[1]）/（df.iloc[1]）。值#返回numpy数组
b、 tolist#返回python列表

您可以执行以下操作

import pandas as pd

data = {
    "ord_datetime": ["2019-05-01","2019-05-02","2019-05-03","2019-05-04","2019-05-05"],
    "value": [22.483871,27.228070,30.140625,32.581633,30.259259]
}

df = pd.DataFrame(data=data)

res = [ (df.iloc[ridx + 1, 1] - df.iloc[ ridx, 1]) / (df.iloc[ridx, 1]) for ridx in range(0, df.shape[0]-1) ]
res # [0.2110045463256749, 0.10696883767376833, 0.08098730533955406, -0.0712786249848188]

---

希望有帮助。

您正在使用

系列

，这就是您得到此结果的原因。 您的

iloc

返回1个元素的

Series

，算术运算符也返回Series。 如果要获取标量值，只需使用

my_series[0]

以你为例：

data = {datetime(2019, 5, 1): 22.483871, datetime(2019, 5, 2): 27.228070,
        datetime(2019, 5, 3): 30.140625, datetime(2019, 5, 4): 32.581633,
        datetime(2019, 5, 5): 30.259259}
df = pd.DataFrame.from_dict(data, orient="index")
series_result = (df.iloc[2] - df.iloc[1]) / df.iloc[1]
scalar_result = series_result[0]

# you can append the result to your list if you want

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查看

DataFrame.to\u字符串（index\u names=False）