pandas .at

pandas的`.at`是一个用于访问DataFrame或Series中单个元素的方法。它可以通过行标签和列标签来定位元素，并返回对应位置的值。

使用`.at`方法时，需要提供行标签和列标签作为参数。例如，对于DataFrame `df`，可以使用`df.at[row_label, column_label]`来获取指定位置的值。

下面是一个示例：

import pandas as pd

data = {'A': [1, 2, 3],
        'B': [4, 5, 6],
        'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)

value = df.at[0, 'A']
print(value)

输出：

1

`.at`方法的优势在于它比`.loc`和`.iloc`方法更快，因为它只返回单个元素而不是切片或子数据集。但是，由于它只能访问单个元素，因此在需要获取多个元素或切片时，应该使用`.loc`或`.iloc`方法。

相关问题

pandas.at用法

pandas.DataFrame.at方法是Pandas中用于访问和设置DataFrame中指定位置的值的方法。它的基本语法是df.at[row, column]，其中row和column分别表示行标签和列标签。通过指定行标签和列标签，可以定位到DataFrame中具体的单元格，并对其进行读取或修改操作。

例如，可以使用以下代码示例来演示pandas.DataFrame.at方法的用法：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3],
        'B': [4, 5, 6],
        'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用at方法读取特定单元格的值
value = df.at[1, 'B']
print(value)  # 输出：5

# 使用at方法修改特定单元格的值
df.at[2, 'C'] = 10
print(df)  # 输出修改后的DataFrame

在上面的示例中，我们首先创建了一个包含'A'、'B'和'C'三列的DataFrame，并使用at方法读取了第2行、'B'列的单元格的值（即5）。接下来，我们使用at方法修改了第3行、'C'列的单元格的值为10，并打印出修改后的DataFrame。

test.groupby('size').apply(lambda x: x.style.highlight_between(subset=['size']))根据不同size的行设置不同的颜色；怎么没u有显示高亮标注的结果，只返回size 2 <pandas.io.formats.style.Styler object at 0x00... 3 <pandas.io.formats.style.Styler object at 0x00... 4 <pandas.io.formats.style.Styler object at 0x00... dtype: object

这是因为 `apply` 方法默认只返回每个分组的结果的索引和值，并不会对结果进行渲染和展示。如果想要在 Jupyter Notebook 或者其他支持 HTML 渲染的环境中查看高亮标注的结果，可以在 `apply` 方法后面添加 `display` 函数进行渲染，例如：

display(test.groupby('size').apply(lambda x: x.style.highlight_between(subset=['size'])))

这样就可以在 Jupyter Notebook 中显示高亮标注的结果了。如果在其他环境中使用，可能需要根据具体情况进行相应的渲染或输出操作。