Pandas 单元格定位：了解 loc、iloc、at 和 iat 之间的差异
在使用 Pandas 进行数据操作时，选择和定位单元格是一项至关重要的任务。 loc、iloc、at 和 iat 方法提供了不同的单元格定位选项，每种选项都适合特定的场景。
loc:
- 主要用于索引基于行和列的选择。
- 期望标签（例如行和列名称）来标识所需的单元格。
- 允许灵活且特定的选择（例如，根据条件选择行）。
iloc:
- 利用位置索引根据行和列在数据中的位置来选择行和列DataFrame。
- 接受整数作为索引来检索特定单元格。
- 按指定顺序提供对数据的高效访问。
at:
- loc 的更快版本，专为获取单个标量值。
- 期望索引标签来识别单元格并返回该位置的值。
- 对于快速有效地访问各个元素很有用。
iat:
- 与 at 类似，但使用位置索引来访问标量值。
- 接受整数索引来选择特定的行和列。
- 提供比 at 稍快的性能，使其非常适合批量操作。
何时使用每种方法：
- 使用当您需要基于索引标签进行精确和灵活的选择时，请使用 loc。
- 在处理大型 DataFrame 时选择 iloc，并需要位置索引以提高效率。
- 当您希望快速检索时，请使用 at 和 iat来自 DataFrame 的单个值，尤其是大规模的。
以上是Pandas 细胞定位：何时使用 `loc`、`iloc`、`at` 和 `iat`？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！
