Quand utiliser loc, iloc, at et iat dans Pandas : un guide de localisation cellulaire ?

Comprendre les méthodes de localisation dans Pandas : loc, iloc, at et iat

Lorsque vous vous aventurez dans Python à partir de R, vous risquez de rencontrer de la confusion concernant la localisation cellulaire chez les pandas. Malgré la lecture de la documentation, les applications pratiques de ces méthodes restent insaisissables.

Quand utiliser loc vs. iloc, at vs. iat ?

loc et iloc : Sélection de lignes et de colonnes

• loc: À utiliser lorsque accéder aux éléments en fonction d'étiquettes (noms de lignes/colonnes) ou de conditions booléennes.
• iloc : À utiliser pour accéder aux éléments en fonction de leurs positions numériques.

at et iat : récupération d'un single Valeurs

• at : Récupérez efficacement une valeur unique basée sur les étiquettes.
• iat : Récupérez efficacement une valeur unique basée sur sur les positions numériques.

Pratique Applications

• Accès à une ligne et une colonne spécifiques : Utilisez loc si vous connaissez l'étiquette de la ligne et de la colonne, ou iloc si vous connaissez leurs positions.
• Sélection de plusieurs lignes et colonnes : Utilisez loc pour une sélection flexible de lignes et de colonnes à l'aide d'étiquettes ou de conditions booléennes. De même, utilisez iloc pour la sélection numérique basée sur la position.
• Récupération de valeurs uniques : Utilisez at ou iat pour un accès rapide à une valeur scalaire spécifique basée sur des étiquettes ou des positions numériques, respectivement.
• Opérations vectorisées : Alors que at et iat récupèrent des valeurs uniques, loc et iloc conviennent pour effectuer des opérations vectorisées sur plusieurs éléments simultanément.

Considérations supplémentaires

• at et iat sont plus rapides que loc et iloc puisqu'ils accèdent directement aux éléments.
• Rappelez-vous que la méthode .ix abandonnée a été remplacée par loc et iloc.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!