Pandas データのローカリゼーション: .loc、.iloc、.at、および .iat - どれを使用する必要がありますか?

Pandas データ ローカリゼーション: 適切な方法の選択

Pandas でデータフレームを操作する場合、特定のセルを選択してローカライズすることは、データ操作と分析。ただし、.loc、.iloc、.at、.iat などのローカリゼーション オプションが多数あるため、混乱を招く可能性があります。この記事は、各メソッドの実際的な意味を明確にし、それらの適切な使用方法のガイドラインを提供することを目的としています。

違いと使用例

• .loc: ラベルベースのインデックス作成に重点を置き、インデックス ラベル (行の場合) や列名 (列の場合) など、ラベルに基づいて行と列にアクセスできるようにします。
• .iloc: 位置インデックスを利用し、0 から始まるデータフレーム内の位置に基づいて行と列へのアクセスを提供します。
• .at: .loc に似ていますが、特に .loc を取得するために設計されています。特定のラベルの単一のスカラー値。
• .iat: .iloc に似ていますが、特定の位置にある単一のスカラー値を取得することを目的としています。

方法の選択

ローカリゼーション方法の選択は、次の要素によって異なります:

• データ構造: データに特定の構造がある場合、意味のあるラベルのセット、.loc が推奨されます。データが順序付けされており、位置が関連している場合は、.iloc を使用する必要があります。
• 操作タイプ: 複数の要素が関係するベクトル化操作を実行する場合は、.loc または .iloc をお勧めします。スカラー値の取得の場合、.at または .iat の方が効率的です。

パフォーマンスに関する考慮事項

.loc および .iloc は、一般に .at および .iat よりも低速です。 iat は行全体または列全体を操作するためです。 .at および .iat は基になるデータへの直接アクセスを提供し、スカラー値の取得のパフォーマンスが向上します。

使用例

2 行目と 3 列目にアクセスするには.loc を使用して:

df.loc[1, 2]

.iloc を使用して 3 行目と 5 番目の要素にアクセスするには:

df.iloc[2, 4]

「John」というラベルの行と「Age」という列の値を取得するにはusing .at:

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

3 行目 2 番目の値を using .iat:

df.iat[2, 1]

を使用して取得するには、各ローカリゼーション方法の違いとユースケースを理解することで、効率的なデータ操作と分析のために Pandas コードを最適化できます。

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