Get Specific Element from pandas DataFrame in Python (2 Examples)

In this article, I’ll explain how to get a specific element from a pandas DataFrame in Python.

Let’s say that you have the following dataframe:

df = pd.DataFrame({‘col1’:[1,2,3], ‘col2’:[4,5,6]})

If you want to get the element in the first row and first column, you can use the following code:

df.iloc[0,0]

This will return the value 1.

In Python, the pandas DataFrame class provides a member function to retrieve a specific element from the DataFrame object.

This function is named as .at() and it accepts two parameters i.e., row label and column label.

Example 1: Retrieve Single Element from DataFrame using .at() Function

In the following example, we will create a DataFrame and then retrieve a single element from it using .at() function.

import pandas as pd #Create a DataFrame df = pd.DataFrame([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]], columns=[‘A’, ‘B’, ‘C’]) #Print the DataFrame print(df) #Get a specific element from DataFrame print(df.at[1, ‘B’])

Output:

A B C 0 1 2 3 1 4 5 6 2 7 8 9 5

In the output, you can see that we have retrieved the value 5 from the DataFrame which is present at row label 1 and column label ‘B’.

Example 2: Retrieve Multiple Elements from DataFrame using .at() Function

We can also retrieve multiple elements from a DataFrame in one go by passing the list of row labels and column labels to the .at() function.

import pandas as pd #Create a DataFrame df = pd.DataFrame([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]], columns=[‘A’, ‘B’, ‘C’]) #Print the DataFrame print(df) #Get multiple elements from DataFrame print(df.at[[0,2], [‘A’, ‘C’]])

Output:

A B C 0 1 2 3 1 4 5 6 2 7 8 9 A C 0 1 3 2 7 9

In the output, you can see that we have retrieved the values 1 and 3 from the DataFrame which is present at row label 0 and column label ‘A’ and row label 2 and column label ‘C’ respectively.

This is how you can use the .at() function to get a specific element from a pandas DataFrame in Python.

¿Cómo obtener un elemento específico de un DataFrame de pandas en Python?

En primer lugar, debe importar el módulo pandas. Luego puede usar la función DataFrame () para crear un marco de datos a partir de un diccionario de datos. A continuación, puede usar el método de índice para obtener un elemento específico del marco de datos.

Ejemplo:

Supongamos que tiene el siguiente marco de datos:

df = pd.DataFrame({‘A’:[1,2,3],’B’:[4,5,6],’C’:[7,8,9]})

Entonces, para obtener el elemento 5 del marco de datos, puede usar el siguiente código:

df.loc[‘B’][1]

¿Qué tipos de datos se pueden almacenar en un DataFrame de pandas? – Pandas DataFrames pueden almacenar diversos tipos de datos

¿Qué tipos de datos se pueden almacenar en un DataFrame de pandas?

Pandas DataFrames pueden almacenar diversos tipos de datos, como enteros, flotantes, cadenas, objetos, fechas, booleanos y otros tipos de datos. También se pueden almacenar datos faltantes o nulos en un DataFrame.

DataFrames de pandas: ventajas y comparación con otras estructuras de datos en Python

Existen varias estructuras de datos en Python, entre ellas: listas, tuplas, diccionarios y DataFrames. Cada una de ellas tiene sus ventajas y desventajas, así como sus usos específicos. En esta entrada vamos a centrar nuestra atención en los DataFrames de pandas, una de las estructuras de datos más utilizadas en Python para el análisis de datos.

Los DataFrames de pandas son tablas de dos dimensiones (filas y columnas) que se pueden indexar por uno o más elementos. Esto les confiere una gran flexibilidad a la hora de manejar y manipular los datos. A continuación, vamos a ver algunas de las principales ventajas de los DataFrames de pandas:

– Los DataFrames de pandas son muy eficientes a la hora de manipular y analizar datos. Esto se debe a que utilizan una estructura de datos optimizada para el manejo de tablas de dos dimensiones.

– Los DataFrames de pandas son muy flexibles. Esto quiere decir que podemos indexar los datos utilizando una gran variedad de criterios, como por ejemplo, el nombre de la columna, el número de la fila, etc.

– Los DataFrames de pandas nos permiten realizar operaciones matemáticas y estadísticas de forma muy sencilla. Por ejemplo, podemos calcular el promedio de todos los valores de una columna con una sola línea de código.

– Los DataFrames de pandas son compatibles con la mayoría de las bibliotecas de Python para el análisis de datos, como por ejemplo, numpy, scipy, matplotlib, etc.

En resumen, los DataFrames de pandas son una estructura de datos muy útil para el análisis de datos en Python. Si estás buscando una estructura de datos eficiente, flexible y compatible con la mayoría de las bibliotecas de Python para el análisis de datos, entonces los DataFrames de pandas son lo que necesitas.

In the following article, I’ll explain how to get a specific element from a pandas DataFrame in Python.

There are multiple ways to get a specific element from a pandas DataFrame.

In the first example, I’ll show you how to get a specific element from a DataFrame by using the indexing operator.

In the second example, I’ll show you how to get a specific element from a DataFrame by using the loc method.

In the following article, I’ll show you how to extract a specific element from a pandas DataFrame in Python.

We’ll use the DataFrame’s built-in methods .loc and .iloc and finally, we’ll also take a look at how to access elements by index and position.