Quelle méthode Pandas devriez-vous utiliser : loc, iloc, at ou iat ?

Navigation dans la sélection de cellules de Pandas : une comparaison de loc, iloc, at et iat

Pandas propose diverses options pour localiser et sélectionner les données cellules, laissant les utilisateurs s'interroger sur les distinctions pratiques entre elles.

loc - Sélection basée sur l'index :

• Utilise les noms d'étiquettes de lignes et de colonnes pour accéder aux données.
• Idéal pour les situations où vous connaissez précisément les étiquettes d'index des cellules cibles.

iloc - Sélection basée sur la position :

• Utilisations indices entiers pour sélectionner des lignes et des colonnes.
• Utile lorsque vous traitez des lignes ou des colonnes par leur position plutôt que par des étiquettes d'index.

at - Récupération scalaire :

• Similaire à loc, mais optimisé pour récupérer un seul scalaire value.
• Utilise une étiquette d'index pour spécifier la cellule cible.

iat - Récupération scalaire à partir de la position :

• Similaire à iloc, mais fonctionne sur une seule valeur scalaire.
• Utilise des indices entiers pour spécifier le cellule cible.

Recommandations d'utilisation :

• Utilisez loc lorsque vous connaissez les étiquettes d'index exactes des données cibles.
• Optez pour iloc lorsque vous travaillez avec des indices entiers ou lorsque vous devez effectuer des opérations de position.
• Pensez à pour obtenir un seul valeur scalaire spécifiée par l'étiquette d'index, offrant une vitesse de localisation supérieure.
• Utilisez iat pour récupérer une valeur scalaire unique basée sur un index entier, offrant un accès rapide comme iloc.

Rappelez-vous, à et iat se concentrent principalement sur la récupération de valeurs scalaires, tandis que loc et iloc conviennent à la sélection de plusieurs éléments pour des opérations vectorisées efficaces.

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