了解 Pandas 中的本地化方法：loc、iloc、at 和 iat
当您从 R 冒险进入 Python 时，您可能会遇到困惑关于大熊猫的细胞定位。尽管阅读了文档，但这些方法的实际应用仍然难以捉摸。
何时使用 loc 与 iloc、at 与 iat？
loc 和 iloc ：选择行和列
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loc:根据标签（行/列名称）或布尔条件访问元素时使用。
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iloc: 根据数字位置访问元素时使用。
at 和 iat：检索单个值
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at: 根据标签高效检索单个值。
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iat: 根据数字位置高效检索单个值。
实际应用
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访问特定的行和列：如果您知道行和列的标签，请使用 loc，如果您知道它们的位置，请使用 iloc。
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选择多行和多列：使用 loc 通过标签或布尔条件进行灵活的行和列选择。同样，使用 iloc 进行基于数字位置的选择。
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检索单个值：使用 at 或 iat 分别根据标签或数字位置快速访问特定标量值。
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向量化运算： at 和 iat 检索单个值，loc 和 iloc 适合同时对多个元素执行向量化运算。
其他注意事项
- at 和 iat 比 loc 和 iloc 更快，因为它们直接访问元素。
- 请记住，已停止使用的 .ix 方法已被 loc 和 iloc 取代。
以上是何时在 Pandas 中使用 loc、iloc、at 和 iat：单元格定位指南？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！
