Wann sollten loc, iloc, at und iat in „Pandas: A Guide to Cell Localization' verwendet werden?

Lokalisierungsmethoden in Pandas verstehen: loc, iloc, at und iat

Wenn Sie sich von R aus in Python wagen, kann es zu Verwirrung kommen zur Zelllokalisierung bei Pandas. Trotz der Lektüre der Dokumentation bleiben praktische Anwendungen dieser Methoden schwer zu fassen.

Wann sollte man loc vs. iloc, at vs. iat verwenden?

loc und iloc : Auswählen von Zeilen und Spalten

• loc: Verwenden Sie wann Zugriff auf Elemente basierend auf Beschriftungen (Zeilen-/Spaltennamen) oder booleschen Bedingungen.
• iloc: Wird verwendet, wenn auf Elemente basierend auf ihren numerischen Positionen zugegriffen wird.

at und iat: Single abrufen Werte

• at: Rufen Sie effizient einen einzelnen Wert basierend auf Beschriftungen ab.
• iat: Rufen Sie effizient einen einzelnen Wert basierend auf ab auf numerischen Positionen.

Praktisch Anwendungen

• Zugriff auf eine bestimmte Zeile und Spalte: Verwenden Sie loc, wenn Sie die Beschriftung der Zeile und Spalte kennen, oder iloc, wenn Sie deren Positionen kennen.
• Auswählen mehrerer Zeilen und Spalten: Verwenden Sie loc für eine flexible Zeilen- und Spaltenauswahl mithilfe von Beschriftungen oder booleschen Bedingungen. Verwenden Sie in ähnlicher Weise iloc für die numerische, positionbasierte Auswahl.
• Einzelwerte abrufen: Verwenden Sie at oder iat für schnellen Zugriff auf einen bestimmten Skalarwert basierend auf Beschriftungen bzw. numerischen Positionen.
• Vektorisierte Operationen: Während at und iat einzelne Werte abrufen, eignen sich loc und iloc für die Durchführung vektorisierter Operationen an mehreren Elemente gleichzeitig.

Zusätzliche Überlegungen

• at und iat sind schneller als loc und iloc, da sie direkt auf Elemente zugreifen.
• Denken Sie daran, dass die eingestellte .ix-Methode durch loc und iloc ersetzt wurde.

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