【Pandas】pandas DataFrame iat

Pandas2.2 DataFrame

Indexing, iteration

方法	描述
DataFrame.head([n])	用于返回 DataFrame 的前几行
DataFrame.at	快速访问和修改 DataFrame 中单个值的方法
DataFrame.iat	快速访问和修改 DataFrame 中单个值的方法

pandas.DataFrame.iat

pandas.DataFrame.iat 是一个快速访问和修改 DataFrame 中单个值的方法，但它使用的是基于整数的位置索引（即行号和列号），而不是标签。iat 方法在需要频繁访问和修改单个元素时非常高效，因为它直接在底层进行操作，避免了中间步骤。

语法

DataFrame.iat[row_index, column_index]

参数

• row_index: 行的整数索引。
• column_index: 列的整数索引。

示例

假设我们有一个 DataFrame 如下：

import pandas as pd

data = {
    'A': [1, 2, 3],
    'B': [4, 5, 6],
    'C': [7, 8, 9]
}

df = pd.DataFrame(data, index=['row1', 'row2', 'row3'])
print(df)

输出：

       A  B  C
row1   1  4  7
row2   2  5  8
row3   3  6  9

访问单个元素

使用 iat 方法访问第二行（索引为1）和第三列（索引为2）的元素：

value = df.iat[1, 2]
print(value)

输出：

8

修改单个元素

使用 iat 方法将第一行（索引为0）和第一列（索引为0）的元素修改为 10：

df.iat[0, 0] = 10
print(df)

输出：

       A  B  C
row1  10  4  7
row2   2  5  8
row3   3  6  9

总结

pandas.DataFrame.iat 提供了一种高效的方式来访问和修改 DataFrame 中的单个元素，适用于需要快速操作单个数据点且使用整数索引的场景。