pandas at[] / iat[] 获取单个值

pandas 的 at[] 可通过行/列标签对获取数据中的单个值。与 loc 和 iloc 类似，两者都提供基于标签索引的查找，但 at[] 是获取或设置 DataFrame 或 Series 中的单个值。

功能

DataFrame 和 Series 均可以使用以下方法：

# 通过标签
df.at[row, col]
ser.iat[idx]

# 通过自然索引
df.iat[row, col]
ser.iat[idx]

它们都是通过行、列表标签或者索引获取单个值。其中：

• .at[] 通过行列标签
• .iat[] 通过自然数字索引

异常：

• IndexError: 整数位置超出边界时
• KeyError: 如果数据框中不存在指定标签

示例

at

以下是 .at[] 的相关用法：

df = pd.DataFrame([[0, 2, 3], [0, 4, 1], [10, 20, 30]],
                  index=[4, 5, 6], columns=['A', 'B', 'C'])
df
'''
    A   B   C
4   0   2   3
5   0   4   1
6  10  20  30
'''

获取指定行/列对处的值：

df.at[4, 'B']
# 2

在指定的行/列对处设置值：

df.at[4, 'B'] = 10
df.at[4, 'B']
# 10

获取 Series 中的值：

df.loc[5].at['B']
# 4

iat

以下是 .iat[] 的相关用法：

df = pd.DataFrame([[0, 2, 3], [0, 4, 1], [10, 20, 30]],
                  columns=['A', 'B', 'C'])
df
'''
    A   B   C
0   0   2   3
1   0   4   1
2  10  20  30
'''

获取指定行/列对处的值：

df.iat[1, 2]
# 1

在指定的行/列对处设置值：

df.iat[1, 2] = 10
df.iat[1, 2]
# 10

获取 Series 中的值：

df.loc[0].iat[1]
# 2

参考

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

更新时间：2022-06-11 10:25:11 标签：pandas at 获取