Pandas是基于NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具。Pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现,它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。本文主要介绍一下Pandas中pandas.DataFrame.iat方法的使用。

DataFrame.iat

按整数位置访问行/列对的单个值。

iloc类似,两者都提供基于整数的查找。如果只需要在DataFrameSeries中获取或设置一个值,则使用iat

Raises:

当整数位置超出界限时抛出IndexError

例子:

>>> df = pd.DataFrame([[0, 2, 3], [0, 4, 1], [10, 20, 30]],
... columns=['A', 'B', 'C'])
>>> df
A B C
0 0 2 3
1 0 4 1
2 10 20 30

获取指定行/列对的值

>>> df.iat[1, 2]
1

将值设置为指定的行/列对

>>> df.iat[1, 2] = 10
>>> df.iat[1, 2]
10

获取Series中的值

>>> df.loc[0].iat[1] 
2

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