Welche Pandas-Methode sollten Sie verwenden: loc, iloc, at oder iat?

Navigieren in der Zellenauswahl von Pandas: Ein Vergleich von loc, iloc, at und iat

Pandas bietet verschiedene Optionen zum Lokalisieren und Auswählen von Daten Zellen, so dass Benutzer sich über die praktischen Unterschiede zwischen ihnen wundern.

loc - Indexbasierte Auswahl:

• Verwendet Zeilen- und Spaltenbezeichnungen für den Zugriff auf Daten.
• Ideal für Situationen, in denen Sie die Indexbezeichnungen der Zielzellen genau kennen.

iloc - Positionsbasierte Auswahl:

• Verwendungen Ganzzahlindizes zum Auswählen von Zeilen und Spalten.
• Nützlich, wenn Zeilen oder Spalten anhand ihrer Position und nicht anhand von Indexbezeichnungen behandelt werden.

at - Skalarabruf:

• Ähnlich wie loc, aber optimiert für das Abrufen eines einzelnen Skalars Wert.
• Verwendet Indexbezeichnung, um die Zielzelle anzugeben.

iat - Skalarer Abruf von Position:

• Ähnlich wie iloc, arbeitet aber mit einem einzelnen Skalarwert.
• Verwendet ganzzahlige Indizes für Geben Sie die Zielzelle an.

Verwendungsempfehlungen:

• Verwenden Sie loc, wenn Sie die genauen Indexbezeichnungen der Zieldaten kennen.
• Entscheiden Sie sich für iloc, wenn Sie mit ganzzahligen Indizes arbeiten oder Positionsoperationen durchführen müssen.
• Erwägen Sie for Erhalten eines einzelnen Skalarwerts, der durch die Indexbezeichnung angegeben wird, was eine höhere Geschwindigkeit für die Lokalisierung bietet.
• Verwenden Sie iat zum Abrufen eines einzelnen Skalarwerts basierend auf einem ganzzahligen Index und bieten Sie einen schnellen Zugriff wie iloc.

Denken Sie daran, dass sich at und iat hauptsächlich auf das Abrufen von Skalarwerten konzentrieren, während loc und iloc für die Auswahl mehrerer Elemente für eine effiziente Vektorisierung geeignet sind Operationen.

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