Python | Pandas Dataframe.at []

Опубликовано: 29 Марта, 2022

Python - отличный язык для анализа данных, в первую очередь из-за фантастической экосистемы пакетов Python, ориентированных на данные. Pandas - один из таких пакетов, который значительно упрощает импорт и анализ данных.

Pandas at[] is used to return data in a dataframe at passed location. The passed location is in the format [poition, Column Name]. This method works in a similar way to Pandas loc[ ] but at[ ] is used to return only single value and hence works faster than it.

Syntax: Dataframe.at[position, label]

Parameters:
position: Position of element in column
label: Column name to be used

Return type: Single element at passed position

Чтобы загрузить набор данных, используемый в следующем примере, щелкните здесь.

В следующих примерах используемый фрейм данных содержит данные некоторых игроков НБА. Изображение фрейма данных до каких-либо операций прилагается ниже.

Example #1:
In this example, A dataframe is created by passing URL of csv to Pandas .read_csv() method. After that 2nd value in Name column is returned using .at[ ] method.

# importing pandas module  
import pandas as pd 
  
# reading csv file from url  
  
# creating position and label variables
position = 2
label = "Name"
      
# calling .at[] method
output = data.at[position, label]
  
# display
print(output)

Выход:
Как показано на выходном изображении, выходные данные можно сравнить, и можно увидеть, что значение на 2-й позиции в столбце «Имя» аналогично выходному.

Примечание:

  • В отличие от .loc [], этот метод возвращает только одно значение. Следовательно, dataframe.at [3: 6, label] вернет ошибку.
  • Поскольку этот метод работает только с отдельными значениями, он быстрее, чем метод .loc [].

Внимание компьютерщик! Укрепите свои основы с помощью базового курса программирования Python и изучите основы.

Для начала подготовьтесь к собеседованию. Расширьте свои концепции структур данных с помощью курса Python DS. А чтобы начать свое путешествие по машинному обучению, присоединяйтесь к курсу Машинное обучение - базовый уровень.