pandas直接用[]索引与iloc和loc索引相比速度如何？

在访问单个元素时，使用[]索引相对较快，因为它直接访问内存中的数据。而使用iloc和loc索引需要先定位行和列的位置，再进行访问，因此相对较慢。但是在访问多个元素时，使用iloc和loc索引更为方便且具有更好的可读性。因此，在使用索引时需要根据具体情况选择合适的方法。

相关问题

pandas教程.loc和iloc

.pandas教程.loc和.iloc的区别是什么？
回答: 在pandas中，.loc和.iloc都是用来访问DataFrame中的行或列的方法。.loc是通过名字访问行或列，而.iloc是通过索引访问行或列。[1]举个例子，如果我们有一个Series对象s，其中包含了一些数据和索引，我们可以使用s.iloc[:3]来返回前三行，因为.iloc是通过索引访问行或列的。而s.loc[:3]则返回前8行，因为.loc是通过名字访问行或列的。[1]在DataFrame中，.iloc和.loc的用法类似。例如，我们可以使用df.iloc[:2,:]来获取前两行的所有列，或者使用df.loc[2]来获取index为2的记录。[2][3]总之，.loc和.iloc的区别在于它们是通过名字还是索引来访问行或列的。

python 中iloc_如何在pandas中使用loc、iloc函数进行数据索引（入门篇）

在 Pandas 中，loc 和 iloc 函数都可以用于数据索引，但它们有不同的用法和功能。

loc 函数是基于标签（Label）的索引方式，它可以通过行标签（行号）、列标签（列名）或它们的组合来访问数据，例如：

import pandas as pd

data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Emily'],
        'age': [25, 32, 18, 47, 22],
        'gender': ['F', 'M', 'M', 'M', 'F']}

df = pd.DataFrame(data)
print(df)

# 访问第二行、'name'列对应的值
print(df.loc[1, 'name'])

# 访问第一列所有行
print(df.loc[:, 'name'])

# 访问第二行所有列
print(df.loc[1, :])

iloc 函数是基于位置（Index）的索引方式，它可以通过行号、列号或它们的组合来访问数据，例如：

import pandas as pd

data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Emily'],
        'age': [25, 32, 18, 47, 22],
        'gender': ['F', 'M', 'M', 'M', 'F']}

df = pd.DataFrame(data)
print(df)

# 访问第二行、第一个列对应的值
print(df.iloc[1, 0])

# 访问第一列所有行
print(df.iloc[:, 0])

# 访问第二行所有列
print(df.iloc[1, :])

需要注意的是，iloc 函数是基于数据的位置进行索引，因此在数据发生变化时，索引结果也会随之改变。而 loc 函数则是基于数据的标签进行索引，因此即使数据发生变化，索引结果也会保持不变。