我不确定这是否是一个好的实践，但我注意到我也可以通过将该系列转换为float来获得值。

例如,

rate

3 0.042679

名称:Unemployment_rate, dtype: float64

float(rate)

0.0426789

你可以把你的1x1数据帧转换成一个NumPy数组，然后访问该数组的第一个也是唯一的值:

val = d2['col_name'].values[0]

这些是标量的快速访问方法:

In [15]: df = pandas.DataFrame(numpy.random.randn(5, 3), columns=list('ABC'))

In [16]: df
Out[16]:
          A         B         C
0 -0.074172 -0.090626  0.038272
1 -0.128545  0.762088 -0.714816
2  0.201498 -0.734963  0.558397
3  1.563307 -1.186415  0.848246
4  0.205171  0.962514  0.037709

In [17]: df.iat[0, 0]
Out[17]: -0.074171888537611502

In [18]: df.at[0, 'A']
Out[18]: -0.074171888537611502

我不确定这是否是一个好的实践，但我注意到我也可以通过将该系列转换为float来获得值。

例如,

rate

3 0.042679

名称:Unemployment_rate, dtype: float64

float(rate)

0.0426789

要获得完整行的值为JSON(而不是一个Serie):

row = df.iloc[0]

像下面这样使用to_json方法:

row.to_json()

对于pandas 0.10(其中iloc不可用)，过滤DF并获取VALUE列的第一行数据:

df_filt = df[df['C1'] == C1val & df['C2'] == C2val]
result = df_filt.get_value(df_filt.index[0],'VALUE')

如果过滤了多个行，则获取第一行的值。如果筛选结果为空数据帧，则会出现异常。