iloc与loc的访问和修改速度与numpy相比如何？

在访问和修改速度方面，iloc和loc相比numpy会稍慢一些。这是因为iloc和loc是pandas专门为DataFrame和Series提供的方法，需要一定的额外计算来处理标签、索引等相关信息。而numpy是专门为数值计算而设计的，其操作更加简单高效，不需要额外的计算。但是，这种速度上的差异通常是微小的，对于大部分应用来说不会有太大影响。

相关问题

pandas库的loc和iloc函数

.loc函数和.iloc函数是Pandas库中用于数据选取的两个重要函数。.loc函数是基于标签索引来选取数据的，而.iloc函数是基于整数索引来选取数据的。

下面是使用.loc函数和.iloc函数的示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np

# 使用.loc函数
df = pd.DataFrame(np.random.randn(8, 4), index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h'], columns=['A', 'B', 'C', 'D'])
print(df.loc[['a', 'b', 'f', 'h'], ['A', 'C']])  

# 使用.iloc函数
df = pd.DataFrame(np.random.randn(8, 4), columns=['A', 'B', 'C', 'D'])
print(df.iloc[[1, 3, 5], [1, 3]])  
print(df.iloc[1:3, :])  
print(df.iloc[:, 1:3])  

编写python程序，使用iloc或者loc，提取excel表格（文件名：test1）中第5行、第7行、第8行中第6至第21列的数据，并计算第5行加第6行的和、再乘第8行对应单元格的值，将这些值填入文件名为test2的excel表的第3行中

以下是一个可能的解法：

import pandas as pd

# 读取test1表格
df1 = pd.read_excel('test1.xlsx')

# 提取指定行和列的数据
data5 = df1.loc[4, 'F':'U'].values
data7 = df1.loc[6, 'F':'U'].values
data8 = df1.loc[7, 'F':'U'].values

# 计算和并乘以相应的单元格值
sum56 = data5 + data7
mult8 = df1.loc[7, 'F':'U'].values

result = sum56 * mult8

# 读取test2表格
df2 = pd.read_excel('test2.xlsx')

# 将结果填入指定位置
df2.iloc[2, 5:20] = result

# 保存修改后的test2表格
df2.to_excel('test2.xlsx', index=False)

需要注意的几点：

- `loc`和`iloc`都是用来提取DataFrame中指定行和列的数据的方法，其中`loc`是按照行和列的标签来提取，而`iloc`则是按照行和列的位置来提取；
- `values`属性用来获取DataFrame中的数据，返回的是一个numpy数组；
- 在计算两个数组的和时，需要保证它们的形状相同，否则会报错；
- 在填入结果时，需要指定行和列的位置，其中行的位置是整数，列的位置是列标签或列的位置（使用整数）；在本题中，由于要填入第3行，所以行的位置是2。