如何将一系列单值转换为仅浮点数？

Question

我有一个只有一个值的系列，我只想获取该值。我运行了一个代码来通过索引匹配来获取值，我得到了一个像这样的系列：

(normal_sum['KWH'][(normal_sum['KWH'].index == date)])

Timestamp
2017-04-02    2934.93
Freq: D, Name: KWH, dtype: float64

但是当我尝试将其转换为这样的浮点数时，

float(normal_sum['KWH'][(normal_sum['KWH'].index == date)])

它抛出一个错误：

TypeError: cannot convert the series to <type 'float'>

预期的输出只是数字本身，而不是在任何表或数组中： 2934.93

如有任何帮助，我们将不胜感激。

#有编辑：

我面临另一个问题：

假设我得到一个空系列，那么如何将其转换为零。

我这样做了：

(normal_sum['KWH'][(normal_sum['KWH'].index == date)])

有一个这样的系列：

Series([], Freq: D, Name: KWH, dtype: float64)

Answer 1

使用

loc

normal_sum.loc[date, 'KWH']

---

参见@MaxU的回答

at

---

还有

get_value

normal_sum.get_value(date, 'KWH')

---

要在日期不在索引中时返回零，您可以

normal_sum.KWH.get(date, 0)

Answer 2

如果数据系列中只有一个元素，您可以通过调用

tolist()

将其转换为列表，并通过引用

[0]

获取新列表的第一个元素。

Answer 3

现在（从什么时候开始？）有一个专门的功能：

normal_sum.item()

该方法的一个优点是，如果不正好有一个项目，它将引发异常。

Answer 4

我们可以使用 Series.at[...] 方法进行 scalar 查找：

In [138]: normal_sum = pd.Series([1.234], index=['KWH'])

In [139]: normal_sum
Out[139]:
KWH    1.234
dtype: float64

In [140]: normal_sum.at['KWH']
Out[140]: 1.234

Answer 5

正如它所说，您正在尝试将系列转换为浮点数，这是不可能的。一个系列可能有多个条目，并且每个条目不必是浮点数或整数，它可以是任何东西。所以你必须选择你的特定条目，或者使用（不好的方式）：

normal_sum['KWH'].loc[0]

或

normal_sum['KWH'].iloc[date]

编辑：应避免像以前那样进行链式索引，以下方法更好。

如果您直接从数据帧中选择（而不是从系列 normal_sum['KWH'] 中选择），您可以这样做：

normal_sum.iloc[0,0]

或

normal_sum.loc[date, 'KWH']