本文旨在介绍在 Pandas DataFrame 中，当特定列的所有行都包含相同值时，如何高效地提取该列的单个标量值。我们将探讨几种方法，重点关注性能，并提供代码示例以帮助您选择最适合您场景的方法。
在 pandas 中，从 dataframe 获取特定列的标量值有多种方法。当该列的所有值都相同时，获取第一个值通常是最有效的方法。以下介绍几种常用的方法，并分析其适用场景。
1. 使用 iloc[0]
这是最直接且通常最快的方法。它通过索引位置 0 直接访问 DataFrame 中的第一个值。
import pandas as pddf = pd.DataFrame( { "id": [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], "contents": [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], "store_id": [2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2] })store_id = df['store_id'].iloc[0]print(store_id)
优点：
速度快，效率高。代码简洁易懂。
缺点：
依赖于 DataFrame 索引从 0 开始。如果 DataFrame 索引不是从 0 开始，则需要进行调整。
2. 使用 loc[df.first_valid_index(), ‘store_id’]
此方法首先使用 df.first_valid_index() 找到 DataFrame 的第一个有效索引，然后使用 .loc 基于标签访问该索引和列 store_id 对应的值。
import pandas as pddf = pd.DataFrame( { "id": [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], "contents": [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], "store_id": [2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2] })store_id = df.loc[df.first_valid_index(), 'store_id']print(store_id)
优点：
即使 DataFrame 的索引不是从 0 开始，也能正确工作。更健壮，可以处理 DataFrame 中存在缺失值的情况。
缺点：
相对于 iloc[0] 而言，性能稍差。
3. 使用 iloc[0, df.columns.get_loc(‘store_id’)]
这种方法使用 df.columns.get_loc(‘store_id’) 获取列 store_id 的索引位置，然后使用 iloc 通过索引位置访问 DataFrame 中的值。
import pandas as pddf = pd.DataFrame( { "id": [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], "contents": [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], "store_id": [2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2] })store_id = df.iloc[0, df.columns.get_loc('store_id')]print(store_id)
优点：
确保即使列的顺序发生变化，也能正确获取值。
缺点：
代码相对复杂。性能略低于直接使用 iloc[0]。
4. 避免使用 max() 或 unique()
虽然使用 df[“store_id”].max() 或 df[“store_id”].unique()[0] 也能达到目的，但这些方法涉及对整个列进行计算，效率较低，尤其是在处理大型 DataFrame 时。
总结
在从 Pandas DataFrame 的列中获取单个标量值时，如果该列的所有值都相同，建议使用 df[‘store_id’].iloc[0]。它简单、高效，并且通常是最快的选择。 如果DataFrame的索引不是从0开始，或者需要处理缺失值的情况，df.loc[df.first_valid_index(), ‘store_id’] 是一个更健壮的选择。
选择哪种方法取决于具体的应用场景和性能要求。在处理大型 DataFrame 时，性能差异可能会更加明显，因此建议根据实际情况进行选择。
以上就是获取 Pandas DataFrame 列中的单个标量值的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
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