如何使用pandas获取指定单元格数据？ 1. “pandas如何准确定位某个单元格？实用指南” 2. “如何快速获取指定单元格数据？pandas技巧分享” 3. “教你一招，快速定位并获取panda

了解Pandas的.at[]和.iat[]

在数据分析和处理中，Pandas已经成为了热门的Python库之一。提供的API相当的丰富，其中就包括了.at[]和.iat[]这两种方法，它们允许我们获取指定单元格的值。在本文中，我们将深入了解这两种方法，了解它们的区别以及使用场景。

了解Pandas的.at[]和.iat[]方法

Pandas的.at[]和.iat[]方法都可以用于获取DataFrames中指定单元格的数据，不同的是它们处理索引的方式不同。

• .at[]：使用基于标签的索引，接受行和列的标签作为参数
• .iat[]：使用基于位置（integer）的索引，接受行和列的位置作为参数

下面是一个包含三列和三行的数据集的示例：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({   
  'A': [1, 2, 3],   
  'B': [4, 5, 6],   
  'C': [7, 8, 9]
})

接下来我们将使用这个数据集来演示.at[]和.iat[]方法的使用方法。

.at[]方法的使用方法

.at[]方法使用行和列的标签作为参数。下面是一个示例代码，它使用.at[]方法获取了数据集中第二行（索引1）的’B’列的值：

df.at[1, 'B']  # 输出：5

在上面的代码中，我们使用标签索引访问了特定的单元格，也就是第二行（索引1）和’B’列。

.iat[]方法的使用方法

.iat[]方法使用行和列的位置作为参数，下面是一个示例代码，它使用.iat[]方法获取了数据集中第三行（索引2）第一列的值：

df.iat[2, 0]  # 输出：7

在上面的代码中，我们使用位置索引访问了特定的单元格，也就是第三行（索引2）和第一列。

结论

总体来说，我们使用.at[]方法时通常需要知道具体的标签，而使用.iat[]方法需要知道具体的位置。

如果我们需要获取的是整行或整列，我们可以使用Pandas的.iloc[]和.loc[]方法。当然，这些方法也可以用于获取特定单元格的值。

还有哪些问题

• 如何在Pandas DataFrame中添加新列？
• Pandas的DataFrame和Series有什么区别？
• 如何在Pandas中使用groupby方法？

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希望这篇文章能够帮助您更好的了解Pandas的.at[]和.iat[]方法，如果您有任何问题或建议，请在评论区留言，感谢您的观看！

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