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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 |
PANDAS.DataFrame.at
pandas.DataFrame.at 是一个快速访问和修改 DataFrame 中单个值的方法。它使用行标签和列标签来定位 DataFrame 中的特定元素。at 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.at[row_label, column_label]
参数
row_label: 行标签，可以是索引值或行名。column_label: 列标签，可以是列名。
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 at 方法访问 row2 行和 B 列的元素：
value = df.at['row2', 'B']
print(value)
输出：
5
修改单个元素
使用 at 方法将 row1 行和 A 列的元素修改为 10：
df.at['row1', 'A'] = 10
print(df)
输出：
A B C
row1 10 4 7
row2 2 5 8
row3 3 6 9
总结
pandas.DataFrame.at 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的场景。|