将熊猫系列输出转换为字符串

Question

我试图将pandas中的查询输出从一系列格式转换为字符串格式。 的功能是以下（黄金*是列）

def try_three(): 
    import numpy as np 
    nz=df[(df["Gold"]>0) & (df["Gold.1"]>0) & (df["Gold.2"]>0)] 
    nz["average"]=((nz["Gold"])-(nz["Gold.1"]))/(nz["Gold.2"]) 
    return nz.where(nz["average"]==np.max(nz["average"])).dropna()["ID"] 

输出是

Country 
Bulgaria BUL 
Name: ID, dtype: object 

其中国家是索引的名称和BUL是ID字段的值。 我已经尝试添加.astype（str）来获取国家或ID的名称，但没有成功。如果我在前面加上“len”，我会得到答案1，所以我认为有一些类似的东西，就像将字符串转换为输出一样简单。

Answer 1

如果输出始终为1元Series（因为只有一个max）使用Series.item ：

nz.where(nz["average"]==np.max(nz["average"])).dropna()["ID"].item() 

但是我f可能的多个最大值，然后如果失败。

---

所以是更多钞票返回列表或从列表中加入string：

nz.where(nz["average"]==np.max(nz["average"])).dropna()["ID"].tolist() 

或者：

', '.join(nz.where(nz["average"]==np.max(nz["average"])).dropna())["ID"].tolist() 

如果想一般的解决办法：

a = nz.where(nz["average"]==np.max(nz["average"])).dropna()["ID"] 

if len(a) == 1: 
    return a.item() 
else: 
    return ', '.join(a) # a.tolist() 

Answer 2

IIUC你想在系列的第一个元素（ID列）：

df['ID'].iat[0] 

演示：

In [77]: df = pd.DataFrame({'ID':['BUL']}, index=['Bulgaria']).rename_axis('Country') 

In [78]: df 
Out[78]: 
      ID 
Country 
Bulgaria BUL 

In [79]: df['ID'] 
Out[79]: 
Country 
Bulgaria BUL 
Name: ID, dtype: object 

In [80]: df['ID'].iat[0] 
Out[80]: 'BUL'