Pandas セルのローカリゼーション: `loc`、`iloc`、`at`、および `iat` をいつ使用するか?

Pandas のセルのローカリゼーション: loc、iloc、at、iat の違いを理解する

Pandas を使用したデータ操作でのセルの選択と配置重要な任務です。 loc、iloc、at、および iat メソッドは、セル位置特定のためのさまざまなオプションを提供し、それぞれ特定のシナリオに適しています。

loc:

• 主にインデックスに使用されます。行と列のベースの選択。
• 識別するためのラベル (行名と列名など) が必要です。目的のセル。
• 柔軟で特定の選択が可能になります (条件に基づいて行を選択するなど)。

iloc:

• 位置インデックスを利用して、行と列を行と列の位置に基づいて選択します。 DataFrame.
• 特定のセルを取得するためのインデックスとして整数を受け入れます。
• 指定された順序でデータへの効率的なアクセスを提供します。

at:

• ファイルをフェッチするように設計された loc の高速バージョン。単一のスカラー値。
• インデックス ラベルでセルを識別し、その位置の値を返します。
• 個々の要素にすばやく効率的にアクセスするのに役立ちます。

iat:

• at と似ていますが、位置指定を使用しますスカラー値にアクセスするためのインデックス作成。
• 特定の行と列を選択するために整数インデックスを受け入れます。
• at よりもわずかに高速なパフォーマンスを提供し、一括操作に最適です。

それぞれをいつ使用するかメソッド:

• インデックス ラベルに基づいて正確かつ柔軟な選択が必要な場合は、loc を使用します。
• 大規模な DataFrame を操作し、効率化のために位置インデックスが必要な場合は、iloc を選択してください。
• DataFrame から単一の値を迅速に取得したい場合、特に at で at と iat を使用します。スケール。

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