pandas at[] 根据标签获取单个值

在 pandas 中，at[] 是一个非常高效的方法，用于单个元素的访问和设置。它的效率比 loc[] 和 iloc[] 高，因为它专门用于单个值的访问和修改。

功能特点

以下是 at[] 的主要特点和用法：

• 单个元素的高效访问和设置：at[] 只适用于单个元素，因此在这种情况下比 loc[] 更快。
• 基于标签的访问：at[] 通过行标签和列标签进行数据的访问和修改。
• DataFrame 和 Series 都可以使用。
• 如果要用位置标签选择可以用 iat[]。
• at[] 只适用于单个元素的访问和设置，不能用于切片或多个元素的操作。
• 如果需要访问或设置多个元素，可以考虑使用 loc[]、iloc[] 或其他 pandas 方法。

示例

假设我们有一个简单的 DataFrame：

import pandas as pd

# 创建一个示例 DataFrame
data = {
    'A': [1, 2, 3],
    'B': [4, 5, 6]
}
df = pd.DataFrame(data, index=[*'xyz'])
df
'''
   A  B
x  1  4
y  2  5
z  3  6
'''

要访问 DataFrame 中某个特定元素，可以使用 at[]，需要指定行标签和列标签。例如：

# 访问第 1 行（标签为 x）和列 'A' 的值
value = df.at['x', 'A']
print(value) # 1

可以使用 at[] 设置 DataFrame 中某个特定元素的值。例如：

df.at['x', 'A'] = 10
print(df)
'''
    A  B
x  10  4
y   2  5
z   3  6
'''

获取 Series 的值：

df.A.at['x']
# np.int64(10)

参考

• https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.at.html

更新时间：2024-07-13 07:45:24 标签：pandas python at 标签