使用 iloc 获取标量值
iloc 是 pandas dataframe 中基于整数位置的索引方法，可以快速访问指定位置的元素。当已知目标列的名称，且所有行都包含相同值时，可以使用 iloc[0] 直接获取第一行的值。
import pandas as pd
df = 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) # 输出：2这种方法简单直接，效率很高，尤其适用于大型 DataFrame。
使用 loc 获取标量值
loc 是 Pandas DataFrame 中基于标签的索引方法。如果需要根据列名来获取值，可以使用 loc[0, 'column_name']。但为了确保获取的是第一个有效索引的值，可以使用df.first_valid_index()来代替直接使用0索引。
store_id = df.loc[df.first_valid_index(), 'store_id'] print(store_id) # 输出：2
这种方法更具可读性，但效率略低于 iloc。
使用 iloc 和 get_loc 结合获取标量值
如果需要同时使用整数位置和列名来获取值，可以结合使用 iloc 和 get_loc。get_loc 可以根据列名获取列的整数位置。
store_id = df.iloc[0, df.columns.get_loc('store_id')]
print(store_id) # 输出：2这种方法在可读性和效率之间取得了平衡。
总结
在 Pandas DataFrame 中获取特定列的单个标量值，当所有行都包含相同值时，推荐使用 iloc[0] 方法，因为它简单高效。loc 方法更具可读性，但效率略低。iloc 和 get_loc 结合使用则在可读性和效率之间取得了平衡。选择哪种方法取决于具体的应用场景和性能需求。需要注意的是，在实际应用中，应确保目标列的所有行确实包含相同的值，否则获取的结果可能不符合预期。
