如何使用整数位置访问 Pandas DataFrame 中的单个值？

pandas.DataFrame.iat 属性用于使用行/列整数位置访问 DataFrame 的单个值，它与 Pandas 中的 iloc 非常相似，只是这里我们访问单个元素而不是访问一组元素。

“iat” 属性采用行和列的整数索引值来获取或设置特定位置的元素。

如果给定的整数位置超出范围，则该属性将引发“IndexError”。

示例 1

在以下示例中，我们创建了一个 DataFrame，并使用 iat 属性访问了第 2 行第 1 列的元素。

# importing pandas package
import pandas as pd

# create a Pandas DataFrame
df = pd.DataFrame({'A':[1, 'u', 60], 'B':[12.2, 17.4, 34.34], 'C':list('XYZ')})

print("DataFrame:")
print(df)

# get a value using integer position
result = df.iat[1, 0]

print("Output:")
print(result)

输出

输出如下所示：

DataFrame:
   A     B   C
0  1  12.20  X
1  u  17.40  Y
2 60  34.34  Z

Output:
u

我们已成功通过向 iat 属性指定 1, 0 来访问第 2 行第 1 列的元素。

示例 2

现在，让我们使用“iat”属性更新第 2 行第 1 列的值“50”。

# importing pandas package
import pandas as pd

# create a Pandas DataFrame
df = pd.DataFrame({'A':[1, 'u', 60], 'B':[12.2, 17.4, 34.34], 'C':list('XYZ')})

print("DataFrame:")
print(df)

# set a value
df.iat[1, 0] = 50

print("Updated DataFrame:")
print(df)

输出

输出如下所示：

DataFrame:
   A      B  C
0  1  12.20  X
1  u  17.40  Y
2 60  34.34  Z

Updated DataFrame:
   A      B  C
0  1  12.20  X
1 50  17.40  Y
2 60  34.34  Z

我们已成功使用 Pandas.DataFrame 的“.iat”属性更新了整数索引位置“1, 0”处的值“50”；我们可以在上面的输出块中观察到两个 DataFrame 对象。

更新于： 2022年3月8日

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