pandas iat[] 位置索引访问单个值

pandas 中的 iat[] 方法用于通过整数位置（即行和列的索引）高效地访问和设置单个元素。它类似于 at[]，但 at[] 是基于标签的，而 iat[] 是基于整数位置的。

特点

• 单个元素的高效访问和设置：iat[] 只适用于单个元素，因此在这种情况下比 iloc[] 更快。
• 基于整数位置的访问：iat[] 使用行和列的整数索引来访问和修改数据。
• iat[] 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 iloc[] 或其他 pandas 方法。
• 如果用索引标签访问，可以用 at[]
• DataFrame 和 Series 都适用

示例

以下是一个完整的示例，展示了如何使用 iat[] 进行访问和设置操作：

import pandas as pd

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

# 访问单个元素
value = df.iat[0, 0]
print('访问的值:', value)

# 设置单个元素的值
df.iat[0, 0] = 10
print('修改后的 DataFrame:')
print(df)

# 输出
'''
访问的值: 1
修改后的 DataFrame:
    A  B
0  10  4
1   2  5
2   3  6
'''

通过 iat[]，你可以高效地对 DataFrame 中的单个元素进行整数位置访问和修改操作。

参考

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

更新时间：2024-07-13 07:51:55 标签：pandas python iat 访问