Pandas: 셀 지역화 가이드에서 loc, iloc, at 및 iat를 언제 사용합니까?

Pandas의 지역화 방법 이해: loc, iloc, at 및 iat

R에서 Python을 시작하면서 혼란에 빠질 수 있습니다. Pandas의 셀 위치 파악에 관한 것입니다. 문서를 읽었음에도 불구하고 이러한 방법의 실제 적용은 여전히 ​​어렵습니다.

loc 및 iloc, at 및 iat를 언제 사용해야 합니까?

loc 및 iloc : 행과 열 선택

• loc: 레이블(행/열 이름) 또는 부울 조건을 기반으로 요소에 접근할 때 사용합니다.
• iloc: 숫자 위치를 기준으로 요소에 액세스할 때 사용합니다.

at 및 iat: 단일 값 검색

• at: 레이블을 기반으로 단일 값을 효율적으로 검색합니다.
• iat: 숫자 위치를 기반으로 단일 값을 효율적으로 검색합니다.

실제 적용

• 특정 행과 열에 액세스: 행과 열의 레이블을 알고 있으면 loc를 사용하고 위치를 알고 있으면 iloc를 사용하세요.
• 여러 행과 열 선택: 레이블이나 부울 조건을 사용하여 유연한 행과 열을 선택하려면 loc를 사용하세요. 마찬가지로 숫자 위치 기반 선택에는 iloc를 사용합니다.
• 단일 값 검색: 각각 레이블이나 숫자 위치를 기반으로 특정 스칼라 값에 빠르게 액세스하려면 at 또는 iat를 사용하세요.
• 벡터화된 작업: at 및 iat는 단일 값을 검색하는 반면, loc 및 iloc는 여러 요소에 대해 벡터화된 작업을 동시에 수행하는 데 적합합니다.

추가 고려 사항

• at 및 iat는 요소에 직접 액세스하므로 loc 및 iloc보다 빠릅니다.
• 단종된 .ix 메서드가 loc 및 iloc로 대체되었다는 점을 기억하세요.

위 내용은 Pandas: 셀 지역화 가이드에서 loc, iloc, at 및 iat를 언제 사용합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!