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From: Peter Otten <__peter__@web.de>
Newsgroups: de.comp.lang.python
Subject: Re: [Python-de] Verstaendnisproblem
Date: Thu, 11 Feb 2021 18:48:23 +0100
Lines: 69
Message-ID: <mailman.1094.1613066430.7193.python-de@python.org>
References: <2763401.e9J7NaK4W3@host.fritz.box> <1a1fb6e2-6050-27c4-60c2-7715153217c2@sschwarzer.net> <107543700.nniJfEyVGO@host.fritz.box> <bff5cf57-b57b-300b-17d8-5390cd8bb3da@web.de>
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Content-Type: text/plain; charset=utf-8; format=flowed
Content-Transfer-Encoding: 8bit
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Return-Path: <gcpgg-python-de@m.gmane-mx.org>
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User-Agent: Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; rv:78.0) Gecko/20100101 Thunderbird/78.7.1
In-Reply-To: <107543700.nniJfEyVGO@host.fritz.box>
Content-Language: en-US
X-BeenThere: python-de@python.org
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Precedence: list
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X-Mailman-Original-References: <2763401.e9J7NaK4W3@host.fritz.box> <1a1fb6e2-6050-27c4-60c2-7715153217c2@sschwarzer.net> <107543700.nniJfEyVGO@host.fritz.box>
Xref: csiph.com de.comp.lang.python:5709

On 11/02/2021 18:29, eilfh wrote:
> Am Donnerstag, 11. Februar 2021, 13:19:56 CET schrieb Stefan Schwarzer:
> Hallo, Stefan
> 
> vielen Dank für Deine schnelle Antwort
> 
> 
> 
> Vorhanden sind (neben Anfängerwissen über python, pandas & co.)
> 
> eine (Excel-)Tabelle mit Zählerständen zu konkreten Terminen,
> die ich in ein pandas-Dataframe eingelesen habe.
> 
> Mit df...shift(1) kann ich die Differenzen zwischen Zählerablesungen bestimmen.
> 
> 
> 
> Gelegentlich wird auch ein Zähler ausgetauscht.
> 
> x1 sei die letzte Ablesung vor dem Tausch
> x2, x3 seien Ausbau- bzw. Einbauzählerstand
> x4 erste Ablesung nach dem Tausch
> (x5 sei die (Zeit-)Differenz zischen den beiden routinemäßigen Ablesungen.)
> 
> 
> Der neu zu berechnende Verbrauch wäre dann
> 
> v = (x2 - x1 + x4 - x3) / x5
> 
> 
> 
>> bekomme ich keinen Skalar, sondern ein `pandas.Series`- Objekt.
> 
> Du hast recht, das war ein entscheidender Hinweis!
> 
> statt:
> x1 = df.loc[df.Datum == '1993-09-09', 'Spalte_7']
> ---> 55  490
> 
> besser:
> x1 = df.at[55, 'Spalte_7']
> ---> 490    (der gesuchte Skalar)
> 
> 
> aber woher/womit erfahre ich die "rowid" 55 ?

Brauchst Du denn die Zeile? Eine Series mit genau einem Wert

 >>> x
0    4
Name: B, dtype: int64
 >>> type(x)
<class 'pandas.core.series.Series'>


kannst Du einfach entpacken

 >>> [y] = x
 >>> y
4
 >>> type(y)
<class 'int'>

oder wenn du weißt, dass Du z. B. eine Fließkommazahl erwartest, direkt 
konvertieren:

 >>> float(x)
4.0