pandas的iloc和iat方法有什么区别?

Question

我最近发现，使用.iloc遍历DataFrame行的函数非常慢。我发现有一种更快的方法叫做.iat，据说与.iloc等效。我尝试了一下，运行时间缩短了约75%。

但我还有点犹豫：为什么会有一个“等效”的方法却更快？这两种方法的内部机制肯定存在差异，它们都存在的原因肯定也不是只因为其中一个更快。我已经到处看过，但即使是Pandas文档也只是简单地说明：

DataFrame.iat
快速整数位置标量访问器。

类似于iloc，iat提供基于整数索引的查找。您还可以使用这些索引器进行设置。

这并没有什么帮助。

使用.iat有什么限制吗？为什么更快；是否更粗略？或者我应该只使用.iat，忘记.iloc曾经存在？

- nirnroot

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.iat 只能用于标量，.iloc 可以用于标量和DataFrame，Series -> 更通用 -> 更慢 - jezrael

注意事项：如果您经常迭代行，则问题不在于 at vs loc，而是您首先应该很少迭代行 ;-) - JohnE

Answer 1

iat 和 at 只适用于标量，所以非常快。更慢、更通用的函数是 iloc 和 loc。

您可以查看 文档：

由于使用 [] 进行索引必须处理很多情况（单标签访问、切片、布尔索引等），因此它具有一定的开销，以便确定您要请求什么。如果您只想访问标量值，则最快的方法是使用所有数据结构上实现的 at 和 iat 方法。

与 loc 类似，at 提供基于标签的标量查找，而 iat 则提供类似于 iloc 的基于整数的查找。

- jezrael

Answer 2

iat和at只能输出单个值，而iloc和loc可以输出多行。
例如：
iloc[1:2,5:8]是有效的，但iat[1:2,5:8]会报错。

- Vismay

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你能简要解释一下答案吗？请参阅如何撰写好的答案？ - Abhinav Kinagi

这是真正的答案！ - defend orca