pandas at函数

pandas中的at函数是用于访问DataFrame中指定行和列的单个元素的函数。通过指定行的索引和列的标签，可以使用at函数获取DataFrame中特定行和列的值。该函数的语法是df.at[row_label, column_label]，其中df是DataFrame的名称，row_label是行的索引，column_label是列的标签。

举个例子，假设我们有一个名为df的DataFrame，其中包含了编号列。我们想要获取索引为2，列标签为"编号"的单个值，可以使用df.at[2, '编号']。如果想要修改这个值，可以通过df.at[2, '编号'] = new_value来实现。

另外，还可以使用loc函数来获取指定行的所有值，然后再用at函数来获取该行中某一列的值。例如，df.loc.at['编号']就可以获取到索引为2的行中"编号"列的值。

总结来说，pandas中的at函数是用于访问DataFrame中指定行和列的单个元素的函数，可以通过指定行的索引和列的标签来获取特定的值。同时，还可以使用loc函数来获取指定行的所有值，再用at函数来获取该行中某一列的值。

相关问题

pandas replace函数 多个正则表达式拆分替换

你可以使用 `pandas.Series.str.replace()` 方法替换多个正则表达式。首先，你需要将多个正则表达式拆分为单个的正则表达式，然后使用 `|` 运算符将它们组合起来。例如，假设你有一个包含电话号码和邮件地址的数据框：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'text': ['Call me at 123-456-7890 or email me at john@example.com',
             'My phone number is (987) 654-3210 and my email is jane@example.com']
})

现在，你想要用 `[PHONE]` 替换电话号码，用 `[EMAIL]` 替换邮件地址。你可以将这两个替换操作拆分为两个单独的正则表达式，然后将它们组合起来：

regex_email = r'\b[A-Za-z0-9._%+-]+@[A-Za-z0-9.-]+\.[A-Z|a-z]{2,}\b'
regex_phone = r'\b\d{3}[-.]?\d{3}[-.]?\d{4}\b|\(\d{3}\)\s*\d{3}[-.]?\d{4}'

regex = f"{regex_email}|{regex_phone}"

然后，你可以使用 `pandas.Series.str.replace()` 方法进行替换：

df['text'] = df['text'].str.replace(regex_email, '[EMAIL]').str.replace(regex_phone, '[PHONE]')

现在，`df` 数据框中的电话号码和邮件地址已经被替换为 `[PHONE]` 和 `[EMAIL]` 了。

pandas的ioc和iloc函数

pandas中的loc和iloc函数都用于选择某行数据，它们的区别在于选择方式不同。loc函数根据索引名称来选取数据，而iloc函数根据索引位置来选取数据。

另外，at和iat函数则是用于选择某个位置的值。iat根据行索引和列索引位置来选取数据，而at则根据行索引和列索引来选取数据。

需要注意的是，loc和iloc函数的功能包含了at和iat函数的功能。

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