pandas at方法

pandas的at方法是用于访问和修改DataFrame或Series中单个元素的方法。它的使用方式是通过指定行标签和列标签来定位元素。at方法的语法如下：

对于DataFrame：
df.at[row_label, column_label]

对于Series：
s.at[index_label]

其中，row_label表示行标签，column_label表示列标签，index_label表示索引标签。

at方法的优势在于它比loc方法更快速，因为它只能访问单个元素，而不是返回一个切片或子集。但是需要注意的是，at方法只能用于访问和修改单个元素，不能用于访问和修改多个元素。

下面是一些示例代码来演示at方法的使用：

对于DataFrame：

import pandas as pd

data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John'],
        'Age': [20, 25, 30],
        'City': ['New York', 'Paris', 'London']}
df = pd.DataFrame(data)

# 访问单个元素
print(df.at[0, 'Name'])  # 输出：Tom

# 修改单个元素
df.at[0, 'Age'] = 21
print(df)  # 输出修改后的DataFrame

对于Series：

import pandas as pd

data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John'],
        'Age': [20, 25, 30]}
s = pd.Series(data)

# 访问单个元素
print(s.at[0])  # 输出：Tom

# 修改单个元素
s.at[0] = 'Tommy'
print(s)  # 输出修改后的Series