如何使用整数位置访问 Pandas Series 中的单个值？

pandas.Series.iat 属性用于使用位置索引值访问单个序列元素，它与 pandas 中的 iloc 非常相似，区别在于这里访问的是单个元素，而不是一组元素。

“iat” 属性采用整数索引值来获取和设置特定位置的元素。让我们通过一些例子来学习如何使用“.iat”属性访问单个序列元素。

示例 1

import pandas as pd

# create a series
s = pd.Series([65, 66, 67, 68, 69, 70])

print(s)

print('Output: ', s.iat[4])

解释

在下面的示例中，我们使用 Python 列表创建了一个序列，索引由 pandas.Series 构造函数自动创建为整数。这里的“4”是索引位置，s.iat[4] 用于获取该位置的元素。

输出

0 65
1 66
2 67
3 68
4 69
5 70
dtype: int64

Output: 69

同样，我们可以使用位置索引数据获取任何值。对于上面的示例，输出“69”位于索引位置 4。

示例 2

import pandas as pd

# create a series
s = pd.Series([65, 66, 67, 68, 69, 70])

print(s)

s.iat[4] = 111

print('Output: ', s)

解释

现在让我们使用“iat”属性更新给定 pandas 序列中索引位置 4 的值为“111”。

输出

0 65
1 66
2 67
3 68
4 69
5 70
dtype: int64

Output:
0 65
1 66
2 67
3 68
4 111
5 70
dtype: int64

我们成功地使用 pandas.Series 的“.iat”属性将值“111”更新到整数索引位置“4”，我们可以在上面的输出块中观察到这两个序列对象。

如果给定的整数索引位置不在索引范围内，则“.iat”属性将引发“IndexError”。

更新于：2022年3月9日

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