Pandas提取单元格值：iloc与values的正确用法
发布时间：2026-10-14 |
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本文详解Pandas中提取单个单元格值的两种方法。使用iloc返回DataFrame对象，而values属性返回嵌套列表。通过示例展示如何结合索引与values[0][0]获取纯数值，并解决将Series写入Excel时的类型报错问题，提供实用的代码参考。
若需提取第1行、第2列的数据：
df.iloc[[0],[1]]该操作会返回一个包含字段名和行号的DataFrame对象。
若改用values属性获取数据：
df.iloc[[0],[1]].values返回结果将是一个列表，且为嵌套列表结构：
[[值]]
因此，正确的取值写法应为：
df.iloc[[0],[1]].values[0][0]补充：Pandas获取符合条件单元格的值
已读取Excel数据并生成DataFrame，记为data1。
目标是将部分值写入另一个Excel文件。
尝试使用data1['任务指标利润总额'][data1['企业']==namelist]对Excel单元格赋值时失败。
系统提示该对象为Series类型，无法直接写入，必须通过values[0]方式提取后才能写入。
wbsheet.cell(row=index+5,column=21,value=data1['任务指标利润总额'][data1['企业']==namelist].values[0])
wbsheet.cell(row=index+5,column=22,value=data1['任务指标三项费用'][data1['企业']==namelist].values[0])查阅相关资料后得知：
dataframe[b][dataframe[a]==1].values[0]
dataframe[dataframe[a]==1][b].values[0] #结果一样，但是过程不一样目前尚未发现更简便的写入方法。
以上为个人经验分享，旨在提供参考。如有错误或疏漏，欢迎指正。
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