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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 pddata = {'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。