Pandas以奇怪的格式返回数据（Int64、Float64）

Question

我正在使用pandas，我需要某行的索引，其中某个值是最大的。为此，我使用seed_row = df[df["veghel_time"] == df.veghel_time.max()]获取列df["veghel_time"]具有最大值的行（详细信息不重要）

当我使用print(seed_row_df.index)而不是常规索引值（在本例中为126）时，我得到：

Int64Index([126], dtype='int64')

同样地，print(seed_row_df["veghel_time"])给了我

126    119
Name: veghel_time, dtype: int64

而不仅仅是列的值，即119

最后，print(seed_row_df["Lat"]) 给出：

126    6.57619
Name: Long, dtype: float64

而不是简单地6.57619

这是为什么？这意味着什么？假设我想使用这些值（例如求和）。这会导致问题吗？有没有办法告诉熊猫，我只是想要这些价值观而不是别的

Answer 1

您的结果似乎是一个由数据类型的索引和值表示的元组，这可能是因为pandas中的某些循环后端。更简单的方法是直接查询最大值的索引：

# gets the index of max time
seed_row_idx = df.veghel_time.idxmax()

# get the value of some column at that index
my_value = df.iloc[seed_row_idx, "Lat"]

Answer 2

它仍然是数据帧的一行

如果您需要将普通值用于非特定的内容，可以对其使用.squeeze()（或其他类型）来获取普通值