Localisation des données Pandas : .loc, .iloc, .at et .iat – Lequel devriez-vous utiliser ?

Localisation des données Pandas : choisir la bonne méthode

Lorsque vous travaillez avec des trames de données dans Pandas, la sélection et la localisation de cellules spécifiques sont cruciales pour la manipulation des données et analyse. Cependant, la multitude d’options de localisation, telles que .loc, .iloc, .at et .iat, peut prêter à confusion. Cet article vise à clarifier les implications pratiques de chaque méthode et à fournir des lignes directrices pour leur utilisation appropriée.

Différences et cas d'utilisation

• .loc : Se concentre sur l'indexation basée sur les étiquettes, permettant d'accéder aux lignes et aux colonnes en fonction de leurs étiquettes, telles que les étiquettes d'index (pour les lignes) et les noms de colonnes (pour columns).
• .iloc : Utilise l'indexation positionnelle, donnant accès aux lignes et aux colonnes en fonction de leur position dans le dataframe, à partir de 0.
• . at : Similaire à .loc, mais spécialement conçu pour récupérer une seule valeur scalaire à un moment spécifique label.
• .iat : Analogue à .iloc, mais destiné à récupérer une seule valeur scalaire à une position spécifique.

Choix de la méthode

Le choix de la méthode de localisation dépend des éléments suivants facteurs :

• Structure des données : Si les données ont un ensemble d'étiquettes spécifique et significatif, .loc est préférable. Si les données sont ordonnées et que les positions sont pertinentes, .iloc doit être utilisé.
• Type d'opération : Lors de l'exécution d'opérations vectorisées impliquant plusieurs éléments, .loc ou .iloc est recommandé. Pour la récupération de valeurs scalaires, .at ou .iat sont plus efficaces.

Considérations sur les performances

.loc et .iloc sont généralement plus lents que .at et . iat, car ils opèrent sur des lignes ou des colonnes entières. .at et .iat fournissent un accès direct aux données sous-jacentes, ce qui entraîne des performances plus rapides pour la récupération des valeurs scalaires.

Exemple d'utilisation

Pour accéder à la deuxième ligne et à la troisième colonne en utilisant .loc :

df.loc[1, 2]

Pour accéder à la troisième ligne et au cinquième élément en utilisant .iloc :

df.iloc[2, 4]

Pour récupérer la valeur sur la ligne intitulée "John" et la colonne "Age" en utilisant .at :

df.at["John", "Age"]

Pour récupérer la valeur sur la troisième ligne et deuxième position en utilisant .iat :

df.iat[2, 1]

En comprenant les différences et les cas d'utilisation de chaque méthode de localisation, les utilisateurs peuvent optimiser leur code Pandas pour une manipulation efficace des données et analyse.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!