Pandas で loc、iloc、at、および iat を使用する場合: セル ローカリゼーション ガイド?

Pandas のローカリゼーション メソッドを理解する: loc、iloc、at、iat

R から Python を始めると、混乱に遭遇するかもしれませんPandas のセルの位置特定について。ドキュメントを読んでも、これらのメソッドの実際の応用は依然としてわかりにくいです。

loc と iloc、at と iat を使用する場合?

loc と iloc : 行の選択と列

• loc: ラベル (行/列名) またはブール条件に基づいて要素にアクセスする場合に使用します。
• iloc: 数値に基づいて要素にアクセスするときに使用します位置。

at および iat: 単一値の取得

• at: ラベルに基づいて単一の値を効率的に取得します。
• つまり:数値の位置に基づいて単一の値を効率的に取得します。

実際の応用

• 特定の行と列へのアクセス: を使用します。行と列のラベルがわかっている場合は loc 、それらのラベルがわかっている場合は iloc
• 複数の行と列の選択: ラベルまたはブール条件を使用して行と列を柔軟に選択するには、loc を使用します。同様に、数値位置ベースの選択には iloc を使用します。
• 単一値の取得: それぞれラベルまたは数値位置に基づいて特定のスカラー値にすばやくアクセスするには、at または iat を使用します。
• ベクトル化操作: at と iat は単一の値を取得しますが、loc と iloc は実行に適しています。複数の要素に対するベクトル化操作を同時に実行します。

追加の考慮事項

• at および iat は、要素に直接アクセスするため、loc および iloc よりも高速です。
• 廃止された .ix メソッドは loc とiloc.

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