pandas.at用法

pandas.DataFrame.at方法是Pandas中用于访问和设置DataFrame中指定位置的值的方法。它的基本语法是df.at[row, column]，其中row和column分别表示行标签和列标签。通过指定行标签和列标签，可以定位到DataFrame中具体的单元格，并对其进行读取或修改操作。

例如，可以使用以下代码示例来演示pandas.DataFrame.at方法的用法：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3],
        'B': [4, 5, 6],
        'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用at方法读取特定单元格的值
value = df.at[1, 'B']
print(value)  # 输出：5

# 使用at方法修改特定单元格的值
df.at[2, 'C'] = 10
print(df)  # 输出修改后的DataFrame

在上面的示例中，我们首先创建了一个包含'A'、'B'和'C'三列的DataFrame，并使用at方法读取了第2行、'B'列的单元格的值（即5）。接下来，我们使用at方法修改了第3行、'C'列的单元格的值为10，并打印出修改后的DataFrame。

相关问题

pandas .at

pandas的`.at`是一个用于访问DataFrame或Series中单个元素的方法。它可以通过指定行标签和列标签来定位和获取特定的值。

使用`.at`方法的语法如下：

df.at[row_label, column_label]

其中，`df`是DataFrame或Series对象，`row_label`是行标签，`column_label`是列标签。

`.at`方法的优势在于它比`.loc`和`.iloc`方法更快速，因为它只返回单个值而不是切片或子数据集。

下面是一个示例，展示了如何使用`.at`方法获取DataFrame中特定位置的值：

import pandas as pd

data = {'Name': ['John', 'Emma', 'Mike'],
        'Age': [25, 28, 30],
        'City': ['New York', 'London', 'Paris']}

df = pd.DataFrame(data)

value = df.at[1, 'Age']
print(value)  # 输出：28

pandas.dataform

Pandas DataForm是一个用于处理和分析数据的Python库。它提供了一个叫做DataFrame的数据结构，类似于一个二维表格，可以对行和列进行读取和操作。

在Pandas DataForm中，可以使用不同的方法来对行列进行读取。一种方法是使用列名进行读取，可以使用单个列名或多个列名来获取相应的列。另一种方法是使用索引/行来进行读取，可以使用数字索引或特定的行索引来获取相应的行。

对于设置条件，可以使用不同的方法来进行操作。一种方法是使用ix方法，通过给定的条件进行筛选，并对符合条件的进行赋值。另一种方法是使用at方法，通过给定的索引和列名进行筛选，并对指定位置的值进行赋值。

总结起来，Pandas DataForm是一个用于处理和分析数据的Python库，可以对行列进行读取和操作。可以使用列名或索引/行来进行读取，也可以使用条件进行数据的筛选和赋值操作。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Pandas DataForm 对行列读取](https://blog.csdn.net/xianfishY/article/details/125654758)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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