Pandas-Datenlokalisierung: .loc, .iloc, .at und .iat – Welche sollten Sie verwenden?

Pandas-Datenlokalisierung: Auswahl der richtigen Methode

Bei der Arbeit mit Datenrahmen in Pandas ist die Auswahl und Lokalisierung bestimmter Zellen für die Datenmanipulation und -verwaltung von entscheidender Bedeutung Analyse. Allerdings kann die Vielzahl der Lokalisierungsoptionen wie .loc, .iloc, .at und .iat verwirrend sein. Ziel dieses Artikels ist es, die praktischen Auswirkungen jeder Methode zu verdeutlichen und Richtlinien für deren angemessene Verwendung bereitzustellen.

Unterschiede und Anwendungsfälle

• .loc: Konzentriert sich auf die labelbasierte Indizierung und ermöglicht den Zugriff auf Zeilen und Spalten basierend auf ihren Labels, wie Indexlabels (für Zeilen) und Spaltennamen (für Spalten).
• .iloc: Nutzt die Positionsindizierung und bietet Zugriff auf Zeilen und Spalten basierend auf ihrer Position im Datenrahmen, beginnend bei 0.
• .at: Ähnlich wie .loc, aber speziell zum Abrufen von a konzipiert einzelner Skalarwert an einer bestimmten Bezeichnung.
• .iat: Analog zu .iloc, aber zum Abrufen eines einzelnen Skalarwerts an einer bestimmten Position gedacht.

Wahl der Methode

Die Wahl der Lokalisierungsmethode hängt von folgenden Faktoren ab:

• Datenstruktur: Wenn die Daten eine spezifische haben , aussagekräftiger Satz von Beschriftungen, .loc ist vorzuziehen. Wenn die Daten geordnet sind und Positionen relevant sind, sollte .iloc verwendet werden.
• Operationstyp: Bei der Durchführung vektorisierter Operationen, die mehrere Elemente umfassen, wird .loc oder .iloc empfohlen. Für den Skalarwertabruf sind .at oder .iat effizienter.

Leistungsüberlegungen

.loc und .iloc sind im Allgemeinen langsamer als .at und . iat, da sie ganze Zeilen oder Spalten bearbeiten. .at und .iat bieten direkten Zugriff auf die zugrunde liegenden Daten, was zu einer schnelleren Leistung beim Abrufen von Skalarwerten führt.

Beispielverwendung

Um auf die zweite Zeile und die dritte Spalte zuzugreifen mit .loc:

df.loc[1, 2]

Um mit .iloc auf die dritte Zeile und das fünfte Element zuzugreifen:

df.iloc[2, 4]

Um den Wert in der Zeile mit der Bezeichnung „John“ und der Spalte „Alter“ abzurufen mit .at:

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

Um den Wert in der dritten Zeile und zweiten Position mit .iat abzurufen:

df.iat[2, 1]

Durch das Verständnis der Unterschiede und Anwendungsfälle der einzelnen Lokalisierungsmethoden können Benutzer können ihren Pandas-Code für eine effiziente Datenbearbeitung und -analyse optimieren.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonPandas-Datenlokalisierung: .loc, .iloc, .at und .iat – Welche sollten Sie verwenden?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!