loc, iloc, at 또는 iat 중 어떤 Pandas 방법을 사용해야 합니까?

Pandas의 셀 선택 탐색: loc, iloc, at 및 iat 비교

Pandas는 데이터 현지화 및 선택을 위한 다양한 옵션을 제공합니다. 사용자는 셀과 셀 사이의 실질적인 차이점에 대해 궁금해하게 됩니다.

loc - 인덱스 기반 선택:

• 행 및 열 레이블 이름을 활용하여 데이터에 액세스합니다.
• 다음과 같은 상황에 적합합니다. 당신은 대상의 인덱스 라벨을 정확하게 알고 있습니다 cells.

iloc - 위치 기반 선택:

• 정수 인덱스를 사용하여 행과 열을 선택합니다.
• 다음 경우에 유용합니다. 인덱스가 아닌 위치로 행이나 열을 처리 labels.

at - 스칼라 검색:

• loc와 유사하지만 단일 스칼라 값을 검색하는 데 최적화되었습니다.
• 대상을 지정하기 위해 인덱스 레이블을 사용합니다. cell.

iat - 위치에서 스칼라 검색:

• iloc과 유사하지만 단일 스칼라 값으로 작동합니다.
• 정수 인덱스를 활용하여 대상 지정 cell.

사용 권장사항:

• 대상 데이터의 정확한 인덱스 레이블을 알고 있는 경우 loc를 사용하세요.
• 선택 정수 인덱스로 작업하거나 위치 지정을 수행해야 하는 경우 iloc의 경우
• 인덱스 레이블로 지정된 단일 스칼라 값을 얻으려면 at을 고려하여 loc에 탁월한 속도를 제공합니다.
• 정수 인덱스를 기반으로 단일 스칼라 값을 검색하려면 iat를 활용하여 다음과 같은 빠른 액세스를 제공합니다. iloc.

at과 iat는 주로 스칼라 값 검색에 중점을 두고 있다는 점을 기억하세요. loc 및 iloc는 효율적인 벡터화 작업을 위해 여러 요소를 선택하는 데 적합합니다.

위 내용은 loc, iloc, at 또는 iat 중 어떤 Pandas 방법을 사용해야 합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!