通过索引从Pandas DataFrame访问单个值的简洁方法

是使用.at或.iat方法。

.at方法用于通过标签（label）获取单个值，.iat方法用于通过整数位置（integer position）获取单个值。

下面是使用.at和.iat方法访问单个值的示例：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'Name': ['John', 'Emma', 'Mike'],
        'Age': [25, 28, 32],
        'City': ['New York', 'London', 'Paris']}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用.at方法通过标签获取单个值
name = df.at[0, 'Name']
age = df.at[1, 'Age']
city = df.at[2, 'City']

# 使用.iat方法通过整数位置获取单个值
name_iat = df.iat[0, 0]
age_iat = df.iat[1, 1]
city_iat = df.iat[2, 2]

print(name)       # 输出: John
print(age)        # 输出: 28
print(city)       # 输出: Paris
print(name_iat)   # 输出: John
print(age_iat)    # 输出: 28
print(city_iat)   # 输出: Paris

.at和.iat方法的优势是它们提供了一种快速且简洁的方式来访问DataFrame中的单个值，无需使用较复杂的索引或切片操作。

这种方法适用于需要快速访问DataFrame中特定单元格的场景，例如获取某个特定行和列的值，或者在循环中逐个访问DataFrame中的值。

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请注意，以上链接仅供参考，具体选择适合的产品应根据实际需求进行评估。