从 .loc 查询返回字符串

Question

我有一个简单的熊猫数据框：

import pandas as pd 
data = [['tom', 10], ['nick', 15], ['juli', 14]] 
df = pd.DataFrame(data, columns = ['Name', 'Age'])

如果我从行索引 1 中选择名称，我会得到一个简单的字符串对象：

df.loc[1].Name
Out[9]: 'nick'

但是，如果我选择包含 Age == 15 的行，我会得到一个似乎无法强制转换为字符串对象的对象

df.loc[df.Age==15].Name
Out[11]:1    nick
Name: Name, dtype: object

type(df.loc[df.Age==15].Name)
Out[38]: pandas.core.series.Series

好吧，这是一个系列，这很酷，获取第一个元素：

df.loc[df.Age==15].Name[0]
KeyError: 0

好吧，这不起作用，让我们询问实际的密钥：

df.loc[df.Age==15].Name[1]
Out[40]: 'nick'

是的！这样可行！...但是如果我知道实际的密钥，我一开始就不会进行查询！

如果我知道年龄，如何从此名称字段获取字符串值？在我的真实用例中，我知道年龄是独一无二的。

Answer 1

正如@ayhan 在上面的评论中所说，你可以pandas.Series.item()这样使用：

>>> df.loc[df.Age==15, 'Name'].values.item()
'nick'

>>> df.loc[df.Age==15, 'Name'].array[0]
'nick'

>>> df.loc[df.Age==15, 'Name'].to_numpy()[0]
'nick'