[解決済み】pandas loc vs. iloc vs. at vs. iat?

質問

最近、安全な場所(R)からPythonに手を出し始めて、ちょっと混乱しています。 Pandas . ドキュメントを読みましたが、様々なローカライズ/選択オプションの実用的な意味を理解するのに苦労しています。

を使用しなければならない理由はあるのでしょうか？ .loc または .iloc オーバー at であり、かつ iat またはその逆は？ どのような場合に、どの方式を使えばよいのですか？

<サブ 注意：この質問は古いもので、pandas v0.20以前に書かれたものです。 .ix . このメソッドは、後に2つの - に分割されました。 loc と iloc - を使用して、位置情報とラベルベースのインデックスを明確に区別しています。注意点としては ix は、動作に一貫性がなく、理解しにくいという理由で廃止され、現在のバージョンのpandas (>= 1.0) にはもう存在しないそうです。

どのように解決するのですか？

を検索します。 インデックスにのみ作用

ilocです。 位置に関する作業

にて。 スカラー値を取得します。これは非常に高速なロク

iat: スカラー値を取得する。非常に高速なilocです

また

at と iat はスカラー、つまり1つの要素にアクセスするためのものです。 はデータフレーム内の loc と iloc は、複数のアクセスするためのメンツです。 を同時に実行し、ベクトル化する可能性があります。 の演算を行うことができる。

http://pyciencia.blogspot.com/2015/05/obtener-y-filtrar-datos-de-un-dataframe.html