Loc vs. Iloc, At vs. Iat: Wie wählt man die richtige Datenextraktionsmethode in Pandas aus?

Datenextraktionsoptionen in Pandas: loc, iloc, at und iat

Das Verständnis der Zelllokalisierung und -selektion in Pandas kann insbesondere eine Herausforderung sein als neuer Python-Benutzer, der von R kommt. Dieser Leitfaden soll die praktischen Unterschiede zwischen den verschiedenen Optionen verdeutlichen: .loc, .iloc, .at und .iat.

Wann sollte man loc vs. verwenden? iloc

• .loc: Greift auf Daten nach Beschriftung zu (Zeilen- und Spaltenindizes). Ideal für die Arbeit mit Daten, die aussagekräftige Namen oder Kategorien als Indizes haben.
• .iloc: Greift auf Daten nach Position zu (ganzzahlbasiert). Nützlich zum Extrahieren bestimmter Zeilen oder Spalten basierend auf ihren numerischen Indizes.

Beispiel:

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

# Access value at row index 'C' and column index 'A' using .loc (label)
value1 = df.loc['C', 'A']  # Error, as 'C' is not a valid row index

# Access value at row index 2 and column index 0 using .iloc (integer)
value2 = df.iloc[2, 0]  # Returns 3

Wann sollte at vs. iat verwendet werden?

• .at: Ruft einen einzelnen Skalarwert nach Label ab (ähnlich wie .loc).
• .iat: Ruft ab ein einzelner Skalarwert nach Position (ähnlich wie .iloc).

Sowohl .at als auch .iat sind für den schnellen Zugriff auf einzelne Werte optimiert, wodurch sie für Skalaroperationen effizienter sind als .loc oder .iloc .

Beispiel:

value3 = df.at['B', 'A']  # Returns 4 using label-based indexing
value4 = df.iat[1, 0]  # Returns 2 using position-based indexing

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