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法律研究如何使用 .at 属性访问 Pandas Series 中的单个值？
pandas.Series.at 属性用于访问 Series 对象中单个带标签的元素，它与 Pandas 中的 loc 非常相似。“at”属性采用标签数据来获取或设置该特定标签位置的序列值。
它将根据索引标签返回单个值，并且还将在该特定标签位置上传数据。
示例 1
import pandas as pd
# create a sample series
s = pd.Series({'A':12,'B':78,"C":56})
print(s)
print(s.at['A'])解释
在以下示例中，我们使用 Python 字典创建了一个序列，并且索引将使用字典中的键进行标记。这里，“A”是 s.at['A'] 中的标签，用于表示值的索引位置。
输出
A 12 B 78 C 56 dtype: int64 Output: 12
在上面的代码块中，我们可以看到初始化的序列对象和 at 属性的输出。
示例 2
import pandas as pd # create a sample series s = pd.Series([2,4,6,8,10]) print(s) s.at[0]
解释
我们初始化了一个没有索引的 Series 对象。如果未提供索引，我们可以认为我们的序列对象的索引从 0 开始，以 1 为步长递增到 n-1。
输出
0 2 1 4 2 6 3 8 4 10 dtype: int64
上面代码块中显示了索引位置“0”处的值，即“2”。
示例 3
import pandas as pd
# create a sample series
s = pd.Series({'A':12,'B':78,"C":56})
print(s)
s.at['A'] = 100
print("Updated value at index 'A' ")
print(s)解释
现在让我们使用 at 属性更新序列对象中位于标签“A”（即索引“A”）处的值为“100”。
输出
A 12 B 78 C 56 dtype: int64 Updated value at index 'A' A 100 B 78 C 56 dtype: int64
我们已成功在标签位置“A”处更新了值为“100”，我们可以在上面的输出代码块中看到这两个序列对象。
更新于: 2022年3月9日
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