Pandas 셀 현지화: `loc`, `iloc`, `at` 및 `iat`를 언제 사용해야 합니까?

Pandas 셀 지역화: loc, iloc, at, iat의 차이점 이해

Pandas를 사용한 데이터 조작에서 셀 선택 및 위치 지정 중요한 작업입니다. loc, iloc, at 및 iat 방법은 각각 특정 시나리오에 적합한 다양한 셀 지역화 옵션을 제공합니다.

loc:

• 주로 인덱스에 사용됩니다. 행과 열을 기반으로 선택합니다.
• 레이블(예: 행 및 열 이름)을 통해 원하는 항목을 식별할 수 있습니다. 셀.
• 유연하고 구체적인 선택이 가능합니다(예: 조건에 따라 행 선택).

iloc:

• 위치 인덱싱 - 위치에 따라 행과 열을 선택합니다. DataFrame.
• 특정 셀을 검색하기 위한 인덱스로 정수를 허용합니다.
• 지정된 순서로 데이터에 대한 효율적인 액세스를 제공합니다.

• 싱글을 가져오기 위해 설계된 더 빠른 버전의 loc 스칼라 값.
• 인덱스 레이블이 셀을 식별하고 해당 위치의 값을 반환할 것으로 예상합니다.
• 개별 요소에 빠르고 효율적으로 액세스하는 데 유용합니다.

iat:

• at와 유사하지만 다음을 사용합니다. 스칼라 값에 액세스하기 위한 위치 인덱싱.
• 정수 인덱스를 허용하여 특정 행과 열을 선택합니다.
• at보다 약간 빠른 성능을 제공하므로 대량 작업에 이상적입니다.

각각의 사용 시기 방법:

• 인덱스 라벨을 기반으로 정확하고 유연한 선택이 필요할 때 loc를 사용하세요.
• 대형 DataFrame으로 작업할 때 iloc을 선택하고 효율성을 위해 위치 인덱스가 필요합니다.
• DataFrame에서 단일 값을 빠르게 검색하려는 경우 at 및 iat를 활용하세요. 특히 규모입니다.

위 내용은 Pandas 셀 현지화: `loc`, `iloc`, `at` 및 `iat`를 언제 사용해야 합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!