如何获取Pandas DataFrame的值并以原始类型（非Series）赋值给变量？

首先你原代码里的布尔索引写法有误，正确的筛选条件应该是df['source'] == 'y'，而非df['source' == df['y']]，先修正这个基础问题。

要直接获取原始的Timestamp类型值，有几种简单方式：

• 使用.iloc[0]提取Series的第一个元素：

  time = df.loc[df['source'] == 'y', 'timestamp'].iloc[0]
  

• 使用.item()方法，直接返回单个标量值：

  time = df.loc[df['source'] == 'y', 'timestamp'].item()
  

• 使用.squeeze()方法，当Series仅含一个元素时，会将其压缩为标量：

  time = df.loc[df['source'] == 'y', 'timestamp'].squeeze()
  

另外注意你示例数据里的2022-13-11是无效日期，实际使用时要确保timestamp列是正确的datetime类型，可先用df['timestamp'] = pd.to_datetime(df['timestamp'], errors='coerce')处理无效值。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user19667022