获取（）Pandas系列中的默认值，使用位置
问题描述：
当按位置访问行时，Pandas有没有办法获得默认值？我知道.get()函数，但在按索引搜索时适用。获取（）Pandas系列中的默认值，使用位置
下面是我想做的事情。数据框：
In [24]: df
Out[24]:
col1
idx
20 A
21 B
22 C
23 D
24 E
通过索引搜索和获取的默认值正常工作：
In [25]: df['col1'].get(23, 'the_default_value')
Out[25]: 'D'
In [26]: df['col1'].get(28, 'the_default_value')
Out[26]: 'the_default_value'
但似乎没有要通过位置搜索等效方式。我可以使用.iloc()，但如果该行不存在，它无法获取默认值。例如。
In [57]: df['col1'].iloc[2]
Out[57]: 'C'
In [58]: df['col1'].iloc[6]
...
IndexError: single positional indexer is out-of-bounds
我可以将它设置使用try...except，或事先检查，如果该值存在与否，但有这样做的更清洁的方式，如.iget()（如.loc VS .iloc）？
答
会像这样更干净：
df['new_index'] = np.arange(df.shape[0])
df = df.set_index('new_index')
df['col1'].get(2, 'the_default_value')
如果需要原来的指标，那么，它可能是用多指标
df['new_index'] = np.arange(df.shape[0])
df = df.set_index('new_index', append=True)
df['col1'].get((pd.IndexSlice[:], 2), 'the_default_value')
+1
谢谢，但这看起来在可读性方面变得越来越复杂。我认为在你的第一个解决方案中，你还需要摆脱原来的索引才能工作 - 在这种情况下，只需执行'df.reset_index（）'就可以了。但我试图避免改变索引。 – vk1011
答
好的有用的，我得到了另一个答案：
n = 2
df['col1'].get(df.index[n] if n < df.shape[0] else None, 'hi')
因此，使用获取位置值进入索引...
您可以重置索引，使其从“0”开始 – EdChum
是的，这是可能的。但是如果我需要实际的索引，它将意味着来回重置索引（其中一个用途在循环内）。 – vk1011