Penyetempatan Data Pandas: .loc, .iloc, .at, dan .iat - Mana Yang Perlu Anda Gunakan?

Penyetempatan Data Pandas: Memilih Kaedah yang Tepat

Apabila bekerja dengan bingkai data dalam Pandas, memilih dan menyetempatkan sel tertentu adalah penting untuk manipulasi data dan analisis. Walau bagaimanapun, pelbagai pilihan penyetempatan, seperti .loc, .iloc, .at dan .iat, boleh mengelirukan. Artikel ini bertujuan untuk menjelaskan implikasi praktikal setiap kaedah dan menyediakan garis panduan untuk penggunaan yang sesuai.

Perbezaan dan Kes Penggunaan

• .loc: Memfokuskan pada pengindeksan berasaskan label, membenarkan akses kepada baris dan lajur berdasarkan labelnya, seperti label indeks (untuk baris) dan nama lajur (untuk lajur).
• .iloc: Menggunakan pengindeksan kedudukan, menyediakan akses kepada baris dan lajur berdasarkan kedudukannya dalam bingkai data, bermula dari 0.
• .at: Serupa dengan .loc, tetapi direka khusus untuk mendapatkan semula nilai skalar tunggal pada label tertentu.
• .iat: Analogi dengan .iloc, tetapi bertujuan untuk mendapatkan nilai skalar tunggal pada kedudukan tertentu.

Pilihan Kaedah

Pilihan kaedah penyetempatan bergantung pada faktor berikut:

• Struktur Data: Jika data mempunyai ciri khusus , set label yang bermakna, .loc adalah lebih baik. Jika data disusun dan kedudukan adalah berkaitan, .iloc harus digunakan.
• Jenis Operasi: Apabila melakukan operasi vektor yang melibatkan berbilang elemen, .loc atau .iloc disyorkan. Untuk perolehan nilai skalar, .at atau .iat adalah lebih cekap.

Pertimbangan Prestasi

.loc dan .iloc biasanya lebih perlahan daripada .at dan . iat, kerana ia beroperasi pada keseluruhan baris atau lajur. .at dan .iat menyediakan akses terus kepada data asas, menghasilkan prestasi yang lebih pantas untuk perolehan nilai skalar.

Contoh Penggunaan

Untuk mengakses baris kedua dan lajur ketiga menggunakan .loc:

df.loc[1, 2]

Untuk mengakses baris ketiga dan elemen kelima menggunakan .iloc:

df.iloc[2, 4]

Untuk mendapatkan semula nilai pada baris berlabel "John" dan lajur "Umur" menggunakan .at:

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

Untuk mendapatkan semula nilai pada baris ketiga dan kedudukan kedua menggunakan .iat:

df.iat[2, 1]

Dengan memahami perbezaan dan kes penggunaan setiap kaedah penyetempatan, pengguna boleh mengoptimumkan kod Panda mereka untuk manipulasi dan analisis data yang cekap.

Atas ialah kandungan terperinci Penyetempatan Data Pandas: .loc, .iloc, .at, dan .iat - Mana Yang Perlu Anda Gunakan?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!