提供了多个值的表格，而期望的是一个单一的值。

有多种方法可以解决提供了多个值的表格，而期望的是一个单一的值的问题。以下是一些常见的解决方法示例：

方法1：使用聚合函数 聚合函数可以将多个值合并为一个单一的值。例如，可以使用SUM函数将多个值相加，使用AVERAGE函数计算平均值，使用MAX函数找到最大值等。

示例代码：

import pandas as pd

data = {'Name': ['John', 'Mary', 'Tom'],
        'Age': [25, 30, 35],
        'Salary': [5000, 6000, 7000]}

df = pd.DataFrame(data)

total_age = df['Age'].sum()
average_salary = df['Salary'].mean()
max_age = df['Age'].max()

print("Total Age:", total_age)
print("Average Salary:", average_salary)
print("Max Age:", max_age)

输出：

Total Age: 90
Average Salary: 6000.0
Max Age: 35

方法2：使用索引或切片选择单一值 如果表格中的数据只有一行或一列，可以使用索引或切片来选择单一值。

示例代码：

import pandas as pd

data = {'Name': ['John'],
        'Age': [25],
        'Salary': [5000]}

df = pd.DataFrame(data)

name = df['Name'][0]
age = df.loc[0, 'Age']
salary = df.iloc[0, 2]

print("Name:", name)
print("Age:", age)
print("Salary:", salary)

输出：

Name: John
Age: 25
Salary: 5000

方法3：使用汇总统计函数 如果想要获取表格中的汇总统计信息，可以使用describe函数来计算均值、标准差、最小值、最大值等。

示例代码：

import pandas as pd

data = {'Name': ['John', 'Mary', 'Tom'],
        'Age': [25, 30, 35],
        'Salary': [5000, 6000, 7000]}

df = pd.DataFrame(data)

summary_stats = df.describe()

print(summary_stats)

输出：

             Age       Salary
count   3.000000     3.000000
mean   30.000000  6000.000000
std     5.000000  1000.000000
min    25.000000  5000.000000
25%    27.500000  5500.000000
50%    30.000000  6000.000000
75%    32.500000  6500.000000
max    35.000000  7000.000000

这些是解决提供了多个值的表格，而期望的是一个单一的值的问题的一些常见方法。具体的解决方法取决于具体的情况和需求。