df.loc和df.at的区别

df.loc和df.at都是Pandas库中用于访问和DataFrame中元素的方法，但它们有一些区别。

1. df.loc是用于基于标签（label）进行访问和修改的方法，可以通过行标签和列标签来定位元素。它支持传入一个标签或一个标签列表来选择行或列。例如，df.loc表示选择行标签为1的行，df.loc[:, 'column_name']表示选择列标签为'column_name'的列。

2. df.at是用于基于标签（label）进行快速访问和修改的方法，它只能用于访问和修改单个元素。与df.loc不同，df.at只能传入一个标签来定位元素。例如，df.at[1, 'column_name']表示选择行标签为1、列标签为'column_name'的元素。

总结一下：
- df.loc可以用于选择多个行或多个列，而df.at只能用于选择单个元素。
- df.loc的灵活性更高，可以通过传入标签列表来选择多个行或多个列，而df.at只能传入单个标签。
- 由于df.at只能用于访问和修改单个元素，所以它的速度比df.loc更快。