


Penyetempatan Sel Pandas: Bila hendak menggunakan `loc`, `iloc`, `at` dan `iat`?
Penyetempatan Sel Pandas: Memahami Perbezaan Antara loc, iloc, at dan iat
Dalam manipulasi data menggunakan Panda, memilih dan mengesan sel adalah tugas yang penting. Kaedah loc, iloc, at dan iat menawarkan pilihan yang berbeza untuk penyetempatan sel, setiap satunya sesuai dengan senario tertentu.
loc:
- Terutama digunakan untuk indeks -pemilihan baris dan lajur berdasarkan.
- Menjangkakan label (cth., baris dan nama lajur) untuk mengenal pasti sel yang dikehendaki.
- Membenarkan pemilihan yang fleksibel dan khusus (cth., memilih baris berdasarkan syarat).
iloc:
- Menggunakan pengindeksan kedudukan untuk memilih baris dan lajur berdasarkan kedudukannya dalam DataFrame.
- Menerima integer sebagai indeks untuk mendapatkan semula sel tertentu.
- Menyediakan akses yang cekap kepada data dalam susunan yang ditentukan.
di:
- Versi loc yang lebih pantas yang direka untuk mengambil satu nilai skalar.
- Menjangkakan label indeks untuk mengenal pasti sel dan mengembalikan nilai di lokasi tersebut.
- Berguna untuk akses pantas dan cekap kepada elemen individu.
iat:
- Serupa dengan at tetapi menggunakan pengindeksan kedudukan untuk akses nilai skalar.
- Menerima indeks integer untuk memilih baris dan lajur tertentu.
- Memberikan prestasi lebih pantas sedikit daripada di, menjadikannya ideal untuk operasi pukal.
Bila Menggunakan Setiap Kaedah:
- Gunakan loc apabila anda memerlukan pemilihan yang tepat dan fleksibel berdasarkan label indeks.
- Pilih iloc apabila bekerja dengan DataFrames yang besar dan memerlukan pengindeksan kedudukan untuk kecekapan.
- Gunakan at dan iat apabila anda ingin mendapatkan semula dengan pantas nilai tunggal daripada DataFrame, terutamanya pada skala.
Atas ialah kandungan terperinci Penyetempatan Sel Pandas: Bila hendak menggunakan `loc`, `iloc`, `at` dan `iat`?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Python sesuai untuk sains data, pembangunan web dan tugas automasi, manakala C sesuai untuk pengaturcaraan sistem, pembangunan permainan dan sistem tertanam. Python terkenal dengan kesederhanaan dan ekosistem yang kuat, manakala C dikenali dengan keupayaan kawalan dan keupayaan kawalan yang mendasari.

Anda boleh mempelajari konsep pengaturcaraan asas dan kemahiran Python dalam masa 2 jam. 1. Belajar Pembolehubah dan Jenis Data, 2.

Python cemerlang dalam permainan dan pembangunan GUI. 1) Pembangunan permainan menggunakan pygame, menyediakan lukisan, audio dan fungsi lain, yang sesuai untuk membuat permainan 2D. 2) Pembangunan GUI boleh memilih tkinter atau pyqt. TKInter adalah mudah dan mudah digunakan, PYQT mempunyai fungsi yang kaya dan sesuai untuk pembangunan profesional.

Anda boleh mempelajari asas -asas Python dalam masa dua jam. 1. Belajar pembolehubah dan jenis data, 2. Struktur kawalan induk seperti jika pernyataan dan gelung, 3 memahami definisi dan penggunaan fungsi. Ini akan membantu anda mula menulis program python mudah.

Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

Python digunakan secara meluas dalam bidang pembangunan web, sains data, pembelajaran mesin, automasi dan skrip. 1) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan proses pembangunan. 2) Dalam bidang sains data dan pembelajaran mesin, numpy, panda, scikit-learn dan perpustakaan tensorflow memberikan sokongan yang kuat. 3) Dari segi automasi dan skrip, Python sesuai untuk tugas -tugas seperti ujian automatik dan pengurusan sistem.

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.
