如何在Python的Pandas中提取DataFrame的单个原始类型值？

当然可以直接提取float、int这类原始类型的元素，你当前得到<class 'numpy.ndarray'>是因为dfQry.values[0]返回的是一维数组（对应DataFrame的一行）。以下是几种更直接的实现方式：

方法1：使用.iloc索引获取标量 #

.iloc可按位置直接定位到单个单元格，返回值即为原始数值类型：

intHoursAll = dfQry.iloc[0, 0].round(2)
# 或指定列名提升可读性
intHoursAll = dfQry.iloc[0]['BILLHOURS'].round(2)

方法2：使用.at/.iat快速访问单个单元格 #

如果仅需访问单个单元格，.at（按标签）和.iat（按位置）是更高效的选择：

# 按行标签+列名访问
intHoursAll = dfQry.at[0, 'BILLHOURS'].round(2)
# 按位置索引访问
intHoursAll = dfQry.iat[0, 0].round(2)

方法3：提取Series后获取标量 #

先将目标列转为Series，再通过索引获取标量：

bill_hours_series = dfQry['BILLHOURS']
intHoursAll = bill_hours_series.iloc[0].round(2)

修正后的完整代码示例 #

import pandasql as ps
import pandas as pd

df = pd.read_csv(strFPath, sep='|', encoding='windows-1252')
strQry = "SELECT SUM(BILLHOURS) AS 'BILLHOURS' FROM df"
dfQry = ps.sqldf(strQry, globals())
# 直接获取标量并保留两位小数
intHoursAll = dfQry.iloc[0, 0].round(2)

若需要严格转换为Python原生float类型，可包裹float()：

intHoursAll = float(dfQry.iloc[0, 0].round(2))

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Jorge