Pandas 資料在地化：.loc、.iloc、.at 和 .iat - 您應該使用哪一個？

Pandas 資料在地化：選取正確的方法

在Pandas 中使用資料框時，選取並在地化特定單元格對於資料操作和本地化至關重要分析。然而，大量的在地化選項（例如 .loc、.iloc、.at 和 .iat）可能會令人困惑。本文旨在闡明每種方法的實際意義，並為其適當使用提供指南。

差異和用例

• .loc： 專注於基於標籤的索引，允許根據標籤存取行和列，例如索引標籤（對於行）和列名稱（對於columns)。
• .iloc: 利用位置索引，根據行和列在資料框中的位置（從 0 開始）提供對行和列的存取。
• 。 at: 與 .loc 類似，但專門設計用於檢索特定位置處的單一標量值標籤。
• .iat: 類似於 .iloc，但用於檢索特定位置的單一標量值。

方法選擇

局部化方法的選擇取決於以下因素因素：

• 資料結構：
• 資料結構： 如果資料具有一組特定的、有意義的標籤，則最好使用.loc。如果資料是有序的且位置相關，則應使用 .iloc。

操作類型： 當執行涉及多個元素的向量化操作時，建議使用 .loc 或 .iloc。對於標量值檢索，.at 或 .iat 效率較高。

效能注意事項

.loc 和 .iloc 通常比 .at 和 .iloc 慢。 iat，因為它們對整行或整列進行操作。 .at 和 .iat 提供對底層資料的直接訪問，從而提高標量值檢索的效能。

用法範例

df.loc[1, 2]

存取第二行和第三列使用.loc:

df.iloc[2, 4]

要存取第三行和第五個元素，使用.iloc:

df.at["John", "Age"]

使用.at 檢索標記為“John”的行和“Age”列的值：

df.iat[2, 1]

檢索第三行和使用. iat 的第二個位置：透過了解每種本地化方法的差異和用例，使用者可以優化他們的Pandas 程式碼用於高效的資料操作和分析。

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