loc、iloc、at、または iat のどの Pandas メソッドを使用する必要がありますか?

Pandas のセル選択のナビゲート: loc、iloc、at、iat の比較

Pandas はデータのローカライズと選択のためのさまざまなオプションを提供しますセルの実際的な違いについてユーザーは疑問を感じています。

loc - インデックスベースの選択:

• 行と列のラベル名を利用してデータにアクセスします。
• 次のような状況に最適です。ターゲットのインデックスラベルを正確に知っていますセル。

iloc - 位置ベースの選択:

• 整数インデックスを使用して行と列を選択します。
• 次の場合に便利です。インデックスではなく位置によって行または列を処理するlabel.

at - スカラー取得:

• loc に似ていますが、単一のスカラー値を取得するために最適化されています。
• ターゲットを指定するインデックスラベルを採用cell.

iat - 位置からのスカラー取得:

• iloc に似ていますが、単一のスカラー値で動作します。
• 整数インデックスを使用してターゲットを指定しますcell.

使用上の推奨事項:

• ターゲット データの正確なインデックス ラベルがわかっている場合は、loc を使用します。
• Opt整数インデックスを操作する場合、または位置指定を実行する必要がある場合の iloc 用
• インデックス ラベルで指定された単一のスカラー値を取得するには、loc に優れた速度を提供する at を検討してください。
• 整数インデックスに基づいて単一のスカラー値を取得するために iat を利用し、次のような高速アクセスを提供します。 iloc.

覚えておいてください、at と iat は主にスカラー値の取得に焦点を当てています。 loc と iloc は、効率的なベクトル化操作のために複数の要素を選択するのに適しています。

以上がloc、iloc、at、または iat のどの Pandas メソッドを使用する必要がありますか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。