python - 是否可以选择带有行索引和列名的 Pandas 数据框？

Question

对于行索引无意义的数据集，我发现按行号选择数据但同时使用列名更有用。我知道 .iloc 只接受行/列号(整数)而 .loc 只接受名字。但是有没有一种解决方法可以同时组合行号和列名？

    A   B
1   1   a
5   2   a
6   3   a
4   4   b
9   5   b
3   6   b

例如，我想选择第 2 行和 B 列的条目 - 我不一定知道第 2 行的行名称为 5，也不一定知道 B 列是第二列。那么引用该单元格的最佳方式是什么？

(行名通常是过滤后的结果或更大数据集的随机样本)

Answer 1

你可以使用更快的iat作为iloc :

print df
    A  B
1   1  a
5   2  a
6   3  c
8   4  b
9   5  b
10  6  b

print df['B'].iat[2]
c

print df['B'].iloc[2]
c

时间:

In [266]: %timeit df['B'].iat[2]
The slowest run took 31.55 times longer than the fastest. This could mean that an intermediate result is being cached 
100000 loops, best of 3: 7.28 µs per loop

In [267]: %timeit df['B'].iloc[2]
The slowest run took 24.47 times longer than the fastest. This could mean that an intermediate result is being cached 
100000 loops, best of 3: 11.5 µs per loop