不知道索引如何获取Series的第一个元素

Question

如果不知道索引，是否有办法访问Series的第一个元素？

假设我有以下Series：

import pandas as pd

key='MCS096'
SUBJECTS = pd.DataFrame(
    {
        "ID": pd.Series([146], index=[145]),
        "study": pd.Series(["MCS"], index=[145]),
        "center": pd.Series(["Mag"], index=[145]),
        "initials": pd.Series(["MCS096"], index=[145]),
    }
)

打印出SUBJECTS：

print(SUBJECTS[SUBJECTS.initials==key]['ID'])
>>> 145    146
>>> Name: ID, dtype: int64

我该如何在不使用索引145的情况下获得这里的值146？

- Hello lad

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只需要执行 (SUBJECTS[SUBJECTS.initials==key]['ID']).values[0] 即可。请注意，翻译时不改变原意，使语言更加易懂，不提供额外解释或其他内容。 - Gregor

@Andy Hayden的回答是正确的。你应该接受它。 - Amos Bordowitz

Answer 1

使用iloc按位置访问（而不是标签）：

In [11]: df = pd.DataFrame([[1, 2], [3, 4]], ['a', 'b'], ['A', 'B'])

In [12]: df
Out[12]: 
   A  B
a  1  2
b  3  4

In [13]: df.iloc[0]  # first row in a DataFrame
Out[13]: 
A    1
B    2
Name: a, dtype: int64

In [14]: df['A'].iloc[0]  # first item in a Series (Column)
Out[14]: 1

- Andy Hayden

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这个如何使用Series而不是DataFrame来完成呢？我们需要先转换Series吗？ - sobrio35

抱歉，我之前在另一个项目中使用了这个代码 df['A'].iloc[0] 时出现了错误，但是某些原因导致 df.iloc[0]['A'] 没有出错。 - sobrio35

如果您想对一个系列执行此操作，您也可以执行以下操作：ser.reset_index(drop=True,inplace=True)；ser[0]。 - robbwh

@GenericWevers 你为什么认为 iloc 在 Series 上不起作用？在这个特定的答案中，有一个它可以使用的例子。 - Antony Hatchkins

@AntonyHatchkins 在我尝试的时候它没有起作用。今天我再试了一次，你是对的。 - Generic Wevers