详解pandas dataframe的查询方法(loc,iloc,at,iat,ix的用法和区别

pandas是一个强大的数据分析工具，在数据处理过程中，我们经常需要对DataFrame进行查询操作。Pandas提供了多种查询方法，包括loc、iloc、at、iat和ix。以下是对这些方法的详细解释和区别。

1. loc：loc是通过行标签和列标签进行查询的方法。例如，可以使用df.loc[row_index, column_name]的方式来查询DataFrame的特定值或行列的子集。其中row_index可以是单个索引、索引列表或布尔数组，column_name可以是单个列名或列名列表。loc方法返回的是一个新的DataFrame或Series对象，以便进行进一步的操作。

2. iloc：iloc是通过行索引和列索引进行查询的方法。它与loc的用法类似，但是不是使用标签，而是使用整数位置来定位数据。例如，可以使用df.iloc[row_index, column_index]的方式来查询DataFrame的特定值或行列的子集。同样地，iloc方法返回的也是一个新的DataFrame或Series对象。

3. at：at用于直接查询DataFrame中的单个元素，它使用行标签和列标签来定位。例如，可以使用df.at[row_label, column_label]的方式来获取特定位置的值。与loc方法相比，at方法更快，并且只返回标量值。

4. iat：iat用于通过整数位置来查询DataFrame中的单个元素。可以使用df.iat[row_index, column_index]的方式来获取特定位置的值。iat方法与at方法的区别与iloc与loc的区别相似。

5. ix：在旧版本的pandas中，ix方法用于混合标签和整数位置的查询。它可以使用标签或整数位置来定位数据，但是由于存在一些歧义和性能问题，自从pandas 0.20版本后，被推荐使用loc和iloc方法来替代ix方法。

总的来说，loc和at是通过标签进行查询的方法，iloc和iat是通过整数位置进行查询的方法。同时，loc和iloc返回的是一个新的DataFrame或Series对象，而at和iat只返回标量值。在实际使用中，根据需要选择不同的查询方法。