如何将Pandas DataFrame中选取的单元格转为单个int值？

你当前的问题是：通过df.loc筛选DataFrame得到的是单个元素的Series，直接添加到列表后会保留Series结构，而非单个int值。以下是几种可行的解决方法：

方法1：使用.values[0]提取底层数值 #

直接获取Series对应的numpy数组，再取第一个元素：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({"name": ['John', 'George', 'Ray'], "score": [123, 321, 112]})

x = df.loc[df['name']=='John', 'score'].values[0]
my_list = []
my_list.append(x)
print(my_list)  # 输出: [123]

方法2：使用.iloc[0]定位单个元素 #

利用位置索引直接取出Series的第一个（也是唯一一个）元素：

x = df.loc[df['name']=='John', 'score'].iloc[0]
my_list = []
my_list.append(x)
print(my_list)  # 输出: [123]

方法3：使用.item()提取标量值（推荐） #

.item()是Pandas专为单个元素的Series/DataFrame设计的方法，直接返回对应标量值：

x = df.loc[df['name']=='John', 'score'].item()
my_list = []
my_list.append(x)
print(my_list)  # 输出: [123]

补充：你原代码的问题点 #

1. x.astype(int)没有重新赋值给x，Pandas的方法默认返回新对象，不会修改原变量；
2. 即使转换了类型，x仍然是Series，而非单个数值，需要进一步提取标量才能得到int值。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者bluekit46