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df.at和df.iloc的差别

时间: 2024-06-12 13:09:08 浏览: 317

df.at和df.iloc是Pandas库中用于访问DataFrame中特定位置数据的两种方法。它们之间的主要差别在于使用的索引方式和访问数据的速度。 - df.at使用标签索引：它允许使用行和列的标签来访问DataFrame中的特定元素。例如，df.at[row_label, column_label]可以用来获取特定行和列对应的值。这种方式比较直观，但由于需要进行额外的标签查找，速度较慢。 - df.iloc使用整数索引：它允许使用行和列的整数位置来访问DataFrame中的特定元素。例如，df.iloc[row_index, column_index]可以用来获取特定行和列对应的值。这种方式比较快速，因为不需要进行额外的标签查找。下面是一个示例，展示了如何使用df.at和df.iloc来访问DataFrame中的数据： ```python import pandas as pd # 创建一个示例DataFrame data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]} df = pd.DataFrame(data, index=['x', 'y', 'z']) # 使用df.at访问数据 value_at = df.at['x', 'A'] print("Value at 'x', 'A':", value_at) # 输出: 1 # 使用df.iloc访问数据 value_iloc = df.iloc[0, 1] print("Value at position (0, 1):", value_iloc) # 输出: 4 ```

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