您应该使用哪种 Pandas 方法：loc、iloc、at 或 iat？

导航 Pandas 的单元格选择：loc、iloc、at 和 iat 的比较

Pandas 提供了多种用于本地化和选择数据的选项细胞，让用户想知道之间的实际区别

loc - 基于索引的选择：

• 利用行和列标签名称来访问数据。
• 非常适合以下情况你精确地知道目标的索引标签

iloc - 基于位置的选择：

• 使用整数索引来选择行和列。
• 在以下情况下有用按位置而不是索引处理行或列标签。

at - 标量检索：

• 与 loc 类似，但针对检索单个标量值进行了优化。
• 使用索引标签来指定目标cell.

iat - 从位置检索标量：

• 与 iloc 类似，但对单个标量值进行操作。
• 利用整数索引来指定目标

使用建议：

• 当你知道目标数据的确切索引标签时使用 loc。
• Opt for iloc 当使用整数索引或需要执行位置操作时。
• 考虑 at for获取索引标签指定的单个标量值，提供比 loc 更高的速度。
• 利用 iat 基于整数索引检索单个标量值，提供像 iloc 一样的快速访问。

请记住，at 和 iat 主要专注于检索标量值，而 loc 和 iloc 适合选择多个元素以进行高效的矢量化操作。

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