如何使用整数位置访问 pandas DataFrame 中的单个值?
pandasserver side programmingprogramming更新于 2025/5/20 9:37:17
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，而不是访问一组元素，我们将访问单个元素。
“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。
该属性将引发“IndexError”如果给定的整数位置超出范围。
示例 1
在下面的示例中，我们创建了一个 DataFrame，使用 iat 属性访问第二行第一列元素。
# 导入 pandas 包
import pandas as pd
# 创建 Pandas DataFrame
df = pd.DataFrame({'A':[1, 'u', 60], 'B':[12.2, 17.4, 34.34], 'C':list('XYZ')})
print("DataFrame:")
print(df)
# 使用整数位置获取值
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
我们已成功通过为 iat 属性指定 1, 0 来访问第二行第一列元素。
示例 2
现在，让我们使用“iat”更新第二行第一列的值“50”属性。
# 导入 pandas 包
import pandas as pd
# 创建 Pandas DataFrame
df = pd.DataFrame({'A':[1, 'u', 60], 'B':[12.2, 17.4, 34.34], 'C':list('XYZ')})
print("DataFrame:")
print(df)
# 设置值
df.iat[1, 0] = 50
print("Updated DataFrame:")
print(df)
输出
输出如下 −
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
我们通过使用 pandas.DataFrame 的 “.iat” 属性成功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。
