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法律研究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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