Pandas 데이터 현지화: .loc, .iloc, .at 및 .iat - 어느 것을 사용해야 합니까?

Pandas 데이터 현지화: 올바른 방법 선택

Pandas에서 데이터 프레임으로 작업할 때 특정 셀을 선택하고 현지화하는 것은 데이터 조작 및 분석. 그러나 .loc, .iloc, .at 및 .iat와 같은 다양한 현지화 옵션은 혼란스러울 수 있습니다. 이 문서의 목적은 각 방법의 실질적인 의미를 명확히 하고 적절한 사용법에 대한 지침을 제공하는 것입니다.

차이점 및 사용 사례

• .loc: 레이블 기반 인덱싱에 중점을 두어 인덱스 레이블(행의 경우) 및 열 이름(열의 경우)과 같은 레이블을 기반으로 행과 열에 액세스할 수 있습니다.
• .iloc: 위치 인덱싱을 활용하여 0부터 시작하는 데이터 프레임의 위치에 따라 행과 열에 대한 액세스를 제공합니다.
• .at: .loc와 유사하지만 특정 레이블의 단일 스칼라 값.
• .iat: .iloc와 유사하지만 특정 위치의 단일 스칼라 값을 검색하기 위한 것입니다.

방법 선택

현지화 방법 선택은 다음 요소에 따라 달라집니다.

• 데이터 구조: 데이터에 특정 , 의미 있는 레이블 세트, .loc가 바람직합니다. 데이터가 정렬되어 있고 위치가 관련되면 .iloc를 사용해야 합니다.
• 작업 유형: 여러 요소가 포함된 벡터화된 작업을 수행하는 경우 .loc 또는 .iloc를 사용하는 것이 좋습니다. 스칼라 값 검색의 경우 .at 또는 .iat가 더 효율적입니다.

성능 고려 사항

.loc 및 .iloc는 일반적으로 .at 및 .보다 느립니다. 즉, 전체 행이나 열에서 작동하기 때문입니다. .at 및 .iat는 기본 데이터에 대한 직접 액세스를 제공하므로 스칼라 값 검색 성능이 더 빨라집니다.

사용 예

두 번째 행과 세 번째 열에 액세스하려면 .loc 사용:

df.loc[1, 2]

.iloc를 사용하여 세 번째 행과 다섯 번째 요소에 액세스하려면:

df.iloc[2, 4]

"John" 레이블이 붙은 행과 "Age" 열에서 값을 검색하려면 .at 사용:

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

.iat를 사용하여 세 번째 행과 두 번째 위치의 값을 검색하려면:

df.iat[2, 1]

각 현지화 방법의 차이점과 사용 사례를 이해함으로써 사용자는 효율적인 데이터 조작 및 분석을 위해 Pandas 코드를 최적화할 수 있습니다.

위 내용은 Pandas 데이터 현지화: .loc, .iloc, .at 및 .iat - 어느 것을 사용해야 합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!