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pandas中.loc和.iloc以及.at和.iat的區(qū)別說明

更新時間：2021年04月07日 10:15:01 作者：Yale曼陀羅

這篇文章主要介紹了pandas中.loc和.iloc以及.at和.iat的區(qū)別說明，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧

顯示索引和隱式索引

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'姓名':['張三','李四','王五'],'成績':[85,59,76]})

傳入冒號‘:'，表示所有行或者列

顯示索引：.loc,第一個參數(shù)為 index切片，第二個為 columns列名

df.loc[2] #index為2的記錄,這里是王五的成績。
df.loc[:,'姓名'] #第一個參數(shù)為冒號，表示所有行，這里是篩選姓名這列記錄。

隱式索引：.iloc（integer_location），只能傳入整數(shù)。

df.iloc[:2,:] #張三和李四的成績,跟列表切片一樣，冒號左閉右開。
df.iloc[:,'成績'] #輸入中文，這里就報錯了，只能使用整數(shù)。

也可以使用at定位到某個元素

語法規(guī)則：df.at[index,columns]

df.at[1,'成績'] #使用索引標簽，李四的成績
df.iat[1,1] #類似于iloc使用隱式索引訪問某個元素

補充：pandas快速定位某一列中存在某值的所有行,loc, at, ==對比

如下所示：

goodDiskName2016

from datetime import datetime
from time import time

直接方括號定位相等的列

start = time()
for disk in goodDiskName2016[:100]:
  　____ST4000DM000_2016_good_feature27[ST4000DM000_2016_good_feature27.serial_number==disk][features27[0]]
time()-start

消耗時間

82.93997383117676

直接loc定位相等的

start = time()
for disk in goodDiskName2016[:100]:  ____ST4000DM000_2016_good_feature27.loc[ST4000DM000_2016_good_feature27.serial_number==disk][features27[0]]
time()-start

消耗時間：

82.4887466430664

先將這一列設(shè)置為index，然后通過loc查找

b = ST4000DM000_2016_good_feature27.set_index('serial_number')

start = time()
for disk in goodDiskName2016[:100]:
 b.loc[disk][features27[0]]
time()-start

消耗時間：

25.706212759017944

設(shè)置為index后用at定位

start = time()
for disk in goodDiskName2016[:100]:
 b.at[disk,features27[0]]
time()-start

消耗時間：

25.67607021331787

以上為個人經(jīng)驗，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。如有錯誤或未考慮完全的地方，望不吝賜教。

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