本文旨在介绍如何从 Pandas DataFrame 的某一列中高效地提取单个标量值，尤其是在该列所有行都具有相同值的情况下。我们将探讨多种方法，并分析它们的性能差异，以便在处理大型 DataFrame 时做出明智的选择。重点推荐使用索引直接获取第一个值，避免不必要的计算，从而提升代码效率。
在 Pandas 中，当 DataFrame 的某一列包含所有相同的数值时，我们通常需要提取该列的单个标量值。虽然 df["store_id"].max() 能够实现这个目的，但当 DataFrame 变得非常大时，计算最大值可能会降低效率。本文将介绍几种更高效的方法来解决这个问题。
使用 iloc[0] 直接获取第一个值
最简单且最高效的方法是直接访问 DataFrame 中的第一个值。由于该列的所有值都相同，因此获取第一个值即可满足需求。
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)iloc[0] 通过整数位置进行索引，直接获取第一行数据中 'store_id' 列的值。这种方法避免了任何计算，因此速度非常快。
使用 loc[df.first_valid_index(), 'store_id'] 获取第一个有效值
如果 DataFrame 中可能存在缺失值（NaN），可以使用 first_valid_index() 方法找到第一个非缺失值的索引，然后使用 loc 方法获取该索引对应行的 'store_id' 列的值。
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import pandas as pd
import numpy as np
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": [np.nan, np.nan, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2]
}
)
store_id = df.loc[df.first_valid_index(), 'store_id']
print(store_id)这种方法可以确保即使 DataFrame 的前几行包含缺失值，也能正确获取 'store_id' 列的有效值。
使用 iloc[0, df.columns.get_loc('store_id')] 通过列名获取
此方法首先使用 df.columns.get_loc('store_id') 获取 'store_id' 列的整数位置，然后使用 iloc 方法通过行和列的整数位置来获取值。
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.iloc[0, df.columns.get_loc('store_id')]
print(store_id)虽然这种方法也可以工作，但它比直接使用 iloc[0] 稍微复杂一些，效率也略低。
总结
在从 Pandas DataFrame 中获取单列的标量值时，特别是当该列的所有值都相同时，建议使用 df['store_id'].iloc[0] 方法。这种方法简单、高效，并且避免了不必要的计算。如果 DataFrame 中可能存在缺失值，则可以使用 df.loc[df.first_valid_index(), 'store_id'] 方法来确保获取有效值。避免使用像 max() 这样的聚合函数，因为它们会降低处理大型 DataFrame 的效率。
