熊猫：使用[列名] [行号]选择数组的值仅适用于multiindex

Question

我尝试使用Pandas在数据透视表的帮助下分析数据。对于多索引，一切正常。我有这个数据透视表：>>>print(pivtab)           count  winpp   ps              8000 8200      4    28100 8200      2    1     8300      3    1现在，我可以选择“ count”列中第二行的值，例如>>>print(pivtab["count"][1])2仅使用单个索引数据透视表时，将出现意外行为。数据透视表如下所示：      count  winpp              8000      4    28100      5    2 现在，当我尝试使用相同的方式时，print(pivtab["count"][1]) 我得到了KeyError: 1。似乎Python现在不接受行号，而是行名（= index）。和>>>print(pivtab["count“][8100])5一切正常。完整的代码如下所示：import pandas as pdcolumns = ["count","game_Id","season","win","pp","ps"]matrix = pd.DataFrame(columns=columns)# Create a test matrixfor i in range(1,10):    win = 0    if int(i/2) == i/2:        win = 1    pprim = 8000    if i > 4:        pprim = 8100    psub = 8200    if i > 6:        psub = 8300    new_row = pd.DataFrame([[1, i, 11, win, pprim, psub]], columns=columns)    matrix = matrix.append(new_row,ignore_index=True)print(matrix)pivtab = pd.pivot_table(matrix, index=["pp","ps"], values=["count","win"], aggfunc="sum")print("\n", pivtab)print(pivtab["count"][1])完全感到困惑的是，我尝试了另一个测试矩阵...在这里一切正常！import pandas as pdmatrix = pd.DataFrame({"A":["hey","hey","boo","boo"], "B":[1,2,3,2], "valueA":[123,441,190,123], "valueB":[5,5,6,6]})piv_matrix = pd.pivot_table(matrix, index=["A"], values=["valueA","valueB"], aggfunc="sum")print(piv_matrix)print("\nValue:", piv_matrix["valueA"][1])结果：     valueA  valueBA                  boo     313      12hey     564      10Value: 564如果您能向我解释这种意外行为（至少对我而言）的原因，我将非常高兴。谢谢！

Answer 1

不鼓励使用文档

该文档不建议使用链式索引。df[label_1][label_2]不应使用语法。

备择方案

大多数解决方案涉及loc/iloc用于标签/基于位置的切片或at/iat用于访问标量。

在示例中，您将混合基于标签的索引器和基于位置的索引器。相反，您可以选择一个序列并使用iat或iloc：

piv_matrix['valueA'].iat[1]

piv_matrix['valueA'].iloc[1]

此语法将对您的两个示例均适用。