Pandas DataFrame のセルの値を取得する方法

1. Pandas Dataframe のセルの値を取得するための iloc
2. Pandas Dataframe のセルの値を取得するための iat と at
3. Pandas Dataframe のセルの値を取得するための df['col_name'].values[]

Pandas Dataframe のセルの値を取得する方法を紹介します。これには iloc と iat が含まれます。['col_name'].values[] も、特に戻り値の型を pandas.Series として取得したくない場合の解決策です。

Pandas Dataframe のセルの値を取得するための iloc

iloc は、Pandas Dataframe のセルから値を取得する最も効率的な方法です。たとえば、列の名前が price と stock の dataframe があり、3 行目の値を取得して価格と在庫状況を確認するとします。

まず、行にアクセスし、次に列名を使用して値にアクセスする必要があります。

コード例：

# python 3.x
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
    'name':
    ['orange','banana','lemon','mango','apple'],
    'price':
    [2,3,7,21,11],
    'stock':
    ['Yes','No','Yes','No','Yes']
})
print(df.iloc[2]['price'])
print(df.iloc[2]['stock'])

出力：

7
Yes

iloc は、インデックスの特定の位置にある行（または列）を取得します。これが、引数として整数のみを取る理由です。そして、loc はインデックスから特定のラベルを持つ行（または列）を取得します。

Pandas Dataframe のセルの値を取得するための iat と at

iat と at は、スカラーが Pandas Dataframe のセルから value を取得するための高速アクセスです。

コード例：

# python 3.x
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
    'name':
    ['orange','banana','lemon','mango','apple'],
    'price':
    [2,3,7,21,11],
    'stock':
    ['Yes','No','Yes','No','Yes']
})
print(df.iat[0,0])
print(df.at[1,'stock'])

出力：

orange
No

最後の行のエントリを取得するには、at[df.index[-1],'stock'] を使用します。

コード例：

# python 3.x
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
    'name':
    ['orange','banana','lemon','mango','apple'],
    'price':
    [2,3,7,21,11],
    'stock':
    ['Yes','No','Yes','No','Yes']
})
print(df.at[df.index[-1],'stock'])

出力：

Yes

Pandas Dataframe のセルの値を取得するための df['col_name'].values[]

df['col_name'].values[] は最初に Datafarme 列を 1 次元配列に変換し、次にその配列のインデックスの値にアクセスします：

コード例：

# python 3.x
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
    'name':
    ['orange','banana','lemon','mango','apple'],
    'price':
    [2,3,7,21,11],
    'stock':
    ['Yes','No','Yes','No','Yes']
})
print(df['stock'].values[0])

出力：

Yes

pandas.Series を返さず、最も簡単に使用できます。

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