Pandas 数据本地化：.loc、.iloc、.at 和 .iat - 您应该使用哪一个？

Pandas 数据本地化：选择正确的方法

在 Pandas 中使用数据框时，选择和本地化特定单元格对于数据操作和本地化至关重要分析。然而，大量的本地化选项（例如 .loc、.iloc、.at 和 .iat）可能会令人困惑。本文旨在阐明每种方法的实际含义，并为其适当使用提供指南。

差异和用例

• .loc： 专注于基于标签的索引，允许根据标签访问行和列，例如索引标签（对于行）和列名称（对于列）。
• .iloc: 利用位置索引，根据行和列在数据帧中的位置（从 0 开始）提供对行和列的访问。
• .at: 与 .loc 类似，但专门为检索特定标签处的单个标量值。
• .iat: 类似于 .iloc，但用于检索特定位置处的单个标量值。

方法的选择

本地化方法的选择取决于以下因素：

• 数据结构：如果数据具有特定的，有意义的标签集，.loc 更可取。如果数据是有序的且位置相关，则应使用 .iloc。
• 操作类型： 当执行涉及多个元素的矢量化操作时，建议使用 .loc 或 .iloc。对于标量值检索，.at 或 .iat 效率更高。

性能注意事项

.loc 和 .iloc 通常比 .at 和 .iloc 慢。 iat，因为它们对整行或整列进行操作。 .at 和 .iat 提供对底层数据的直接访问，从而提高标量值检索的性能。

用法示例

访问第二行和第三列使用 .loc:

df.loc[1, 2]

要使用 .iloc:

df.iloc[2, 4]

访问第三行和第五个元素：

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

检索标记为“John”的行和“Age”列的值使用 .at:

df.iat[2, 1]

要使用 .iat:

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