pandas的at和loc有什么区别

pandas中，at和loc都是用于访问DataFrame和Series中某个元素的方法，但它们有以下区别：

1. at只能用于访问DataFrame和Series中某个标量元素，而loc可以用于访问一个标量元素、一行或多行、一列或多列。

2. at对于访问一个元素的速度要比loc快，因为at不需要进行行列索引的切片操作。

3. loc可以使用布尔型的数组或函数进行索引，而at不支持。

4. 如果要访问的元素不存在，at会返回异常，而loc会返回NaN值。

因此，如果只需要访问一个DataFrame或Series中的一个标量元素，可以使用at方法，否则使用loc方法。

相关问题

pandas的iloc、loc、.at、.iat区别

Pandas库中的`loc`、`iloc`、`.at`和`.iat`用于数据框（DataFrame）的索引操作，它们之间的主要区别在于所使用的索引类型：

1. **loc** (label-based indexing): 这种方式基于标签（即行和列的名字）。当你想要根据行名或列名选择数据时，应该使用`loc`。例如，要选取所有姓‘张’的学生的成绩：

   df.loc[df['姓名'] == '张三', '成绩']

2. **iloc** (integer-location based indexing): 这是基于位置的索引，使用的是整数下标。它适用于直接通过数字来访问行和列。比如，选取前两行的所有数据：

   df.iloc[:2, :]

注意，这里的冒号表示从开始到结束，包括开头但不包括结尾。

3. **.at** 和 **.iat**: 这两个方法主要用于单元素的定位。`.at`用于精确匹配，如果列名存在重复，则会引发错误；而`.iat`则使用整数下标，不会检查名称是否存在。例如，获取张三的成绩（假设列名无重复）：

   df.at[df.index.get_loc('张三'), '成绩']

或者使用`.iat`：

   df.iat[df.columns.get_loc('成绩'), df.index.get_loc('张三')]

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