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Tutoriel Python
Localisation des cellules Pandas : quand utiliser `loc`, `iloc`, `at` et `iat` ?
Localisation des cellules Pandas : quand utiliser `loc`, `iloc`, `at` et `iat` ?
Localisation des cellules Pandas : comprendre les différences entre loc, iloc, at et iat
Dans la manipulation de données à l'aide de Pandas, sélection et localisation de cellules est une tâche cruciale. Les méthodes loc, iloc, at et iat offrent différentes options de localisation cellulaire, chacune adaptée à des scénarios spécifiques.
loc :
- Principalement utilisé pour l'index -sélection basée sur des lignes et des colonnes.
- Attend des étiquettes (par exemple, les noms de lignes et de colonnes) pour identifier les cellules souhaitées.
- Permet une sélection flexible et spécifique (par exemple, la sélection de lignes en fonction de conditions) .
iloc :
- Utilise l'indexation positionnelle pour sélectionner des lignes et des colonnes en fonction de leur position dans le DataFrame.
- Accepte des entiers comme indices pour récupérer des cellules spécifiques.
- Fournit un accès efficace aux données dans un ordre spécifié.
à :
- Une version plus rapide de loc conçue pour récupérer une valeur scalaire unique.
- Attend des étiquettes d'index pour identifier la cellule et renvoie la valeur à cet emplacement.
- Utile pour un accès rapide et efficace aux informations individuelles. éléments.
iat :
- Similaire à at mais utilise l'indexation positionnelle pour accéder aux valeurs scalaires.
- Accepte les indices entiers pour sélectionnez une ligne et une colonne spécifiques.
- Fournit des performances légèrement plus rapides qu'à, ce qui le rend idéal pour les opérations groupées.
Quand utiliser chaque méthode :
- Utilisez loc lorsque vous avez besoin d'une sélection précise et flexible basée sur les étiquettes d'index.
- Optez pour iloc lorsque vous travaillez avec de grands DataFrames et avez besoin d'une indexation positionnelle pour plus d'efficacité.
- Utilisez-le à et c'est le cas lorsque vous souhaitez récupérer rapidement une valeur unique du DataFrame, notamment à grande échelle.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!
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