如何从Pandas DataFrame中获取指定值及编写对应自定义函数

Hey，我来帮你搞定这两个Pandas相关的问题，分两部分给你讲清楚：

假设你已经有了df3_merged这个DataFrame，要获取任意两个指定值（比如Angola1960和Zambia1980的骑行人数），有两种常用的方式：

方法1：先筛选行再提取列 #

先通过国家名称定位到目标行，再取出对应年份列的值：

# 获取Angola 1960的骑行人数
angola_1960 = df3_merged[df3_merged['Country Name'] == 'Angola'][1960].values[0]
# 获取Zambia 1980的骑行人数
zambia_1980 = df3_merged[df3_merged['Country Name'] == 'Zambia'][1980].values[0]

注意：如果你的年份列名是字符串类型（比如列名是'1960'而不是整数1960），要把年份转成字符串传入，比如['1960']。

方法2：使用.loc索引（更推荐） #

.loc是Pandas中用于标签索引的工具，写法更直观，可读性更强：

# 获取Angola 1960的骑行人数
angola_1960 = df3_merged.loc[df3_merged['Country Name'] == 'Angola', 1960].iloc[0]
# 获取Zambia 1980的骑行人数
zambia_1980 = df3_merged.loc[df3_merged['Country Name'] == 'Zambia', 1980].iloc[0]

这里的.iloc[0]（或者.values[0]）是因为筛选后得到的是一个Series，我们需要取出唯一的那个标量值（假设每个国家名称在DataFrame中唯一）。

根据你的需求，我写了两个版本的函数：一个是健壮性较强的（带异常处理），另一个是简洁版（适合输入合法的场景）。

版本1：带异常处理的健壮版 #

这个版本会检查输入的国家和年份是否存在，避免程序崩溃：

def pop_bikers(country_name, year):
    # 筛选出目标国家的行
    country_row = df3_merged[df3_merged['Country Name'] == country_name]
    
    # 检查国家是否存在
    if country_row.empty:
        raise ValueError(f"Oops，找不到国家 '{country_name}' 哦！")
    
    # 兼容年份列是整数或字符串的情况
    target_year = year
    if target_year not in df3_merged.columns:
        target_year = str(year)
        if target_year not in df3_merged.columns:
            raise ValueError(f"年份 '{year}' 不在DataFrame的列中！")
    
    # 返回对应年份的骑行人数
    return country_row[target_year].values[0]

测试一下：

# 调用函数，应该返回3304
print(pop_bikers('Zambia', 1970))  # 输出: 3304

版本2：简洁版（适合输入合法的场景） #

如果能确保每次调用的国家名称和年份都存在，这个版本更简洁：

def pop_bikers(country_name, year):
    # 直接用.loc定位并取出值
    return df3_merged.loc[df3_merged['Country Name'] == country_name, year].iloc[0]

同样，调用pop_bikers('Zambia', 1970)会返回3304，完全符合你的需求。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Back Buddy