如何使用 .at 属性访问 pandas Series 中的单个值?
pandasserver side programmingprogramming更新于 2025/5/19 0:07:17
pandas.Series.at 属性用于从 Series 对象访问单个标记元素，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系列值。
它将根据索引标签返回单个值，并且还会上传该特定标签位置的数据。
示例 1
import pandas as pd
# 创建示例系列
s = pd.Series({'A':12,'B':78,"C":56})
print(s)
print(s.at['A'])
解释
在下面的示例中，我们使用 Python 字典创建了一个系列，索引将使用字典中的键进行标记。这里的"A"是 s.at['A'] 中的标签，用于表示值的位置索引。
输出
A 12 B 78 C 56 dtype: int64 Output: 12
我们可以在上面的代码块中看到初始化的系列对象和 at 属性的输出。
示例 2
import pandas as pd # 创建示例系列 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。如果没有提供索引，我们可以将系列对象的索引视为从 0 开始，并以 1 为步长递增至 n-1。
输出
0 2 1 4 2 6 3 8 4 10 dtype: int64
位置索引"0"中的值在上述块中显示为"2"。
示例 3
import pandas as pd
# 创建示例系列
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
现在让我们更新值"100"在系列对象中使用at属性，该属性位于标签"A"，即索引"A"。
输出
A 12 B 78 C 56 dtype: int64 Updated value at index 'A' A 100 B 78 C 56 dtype: int64
我们成功更新了标签位置"A"处的值"100"，我们可以在上面的输出块中看到系列对象。
