Pandas中高效获取DataFrame整列相同值的标量方法

既然你确定store_id列所有值都相同，完全没必要遍历全列计算最大值，直接取列中任意一行的值就足够了，这是时间复杂度O(1)的操作，性能最优。

推荐这两种最直接的写法：

1. 使用iloc按位置取第一行：

store_id = df["store_id"].iloc[0]
# 如果需要确保是整数类型，再加int转换
store_id = int(df["store_id"].iloc[0])

2. 更底层的iat访问（针对整数位置的快速访问，性能略优于iloc，差别极小）：

store_id = df["store_id"].iat[0]

关于你尝试的squeeze() #

squeeze()的作用是将长度为1的Series转换为标量，但你的DataFrame行数大于1，所以调用后仍然返回整个Series，自然无法得到单个标量值，因此这个方法不适用。

可选的严谨性验证（可选） #

如果担心数据可能存在不一致的情况（比如后续逻辑出错导致列值不统一），可以先验证列内值的唯一性，再取值：

assert df["store_id"].nunique() == 1, "store_id列存在不同值"
store_id = df["store_id"].iloc[0]

这样既保证了性能，又能提前发现数据异常。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者winter