如何将一系列的一个值转换为仅浮点数？

Question

我有一个只有一个值的系列，我只想获得那个值。我运行一个通过索引匹配获取值的代码，我得到了这样一个系列：

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

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

但是当我试图通过这个将它转换成浮点数时：

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

正在抛出错误：

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

预期输出： 2934.93

如有任何帮助，我们将不胜感激。

有一个编辑：

我面临另一个问题：

假设我得到一个空系列，那么如何将它转换为零。

我这样做了：

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

有这样一个系列：

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

请帮忙。

Answer 1

使用loc

normal_sum.loc[date, 'KWH']

查看@MaxU 对 at

的回答

还有get_value

normal_sum.get_value(date, 'KWH')

当日期不在索引中时return零，您可以

normal_sum.KWH.get(date, 0)

Answer 2

我们可以使用 Series.at[...] 方法进行标量查找：

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 3

如其所说，您正试图将 Series 转换为 float，这是不可能的。一个系列可能有多个条目，每个条目不必是浮点数或整数，它可以是任何东西。因此，您必须 select 您的特定条目，或者使用（错误的方式）：

normal_sum['KWH'].loc[0]

或

normal_sum['KWH'].iloc[date]

编辑：应该避免像以前那样做链索引，下面的方法更好。

如果您 select 直接形成数据框（而不是来自系列 normal_sum['KWH']），您可以这样做：

normal_sum.iloc[0,0]

或

normal_sum.loc[date, 'KWH']

Answer 4

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].[=12= 获取新列表的第一个元素]

如何将一系列的一个值转换为仅浮点数？

How to convert a series of one value to float only?

python

series

dataframe

pandas

有一个编辑：