python - 用于获取标量值的 df.at 和 df.loc 给出不同的结果

Question

我正在关注“10 分钟了解 Pandas ”教程，网址为 http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/10min.html

dates = pd.date_range('20130101', periods=6)
df = pd.DataFrame(np.random.randn(6,4), index=dates, columns=list('ABCD'))

df.loc['20130101','A']

在我的例子中输出-0.25092116222457655

同时

df.at['20130101','A']

同时导致TypeError和KeyError。

pd.__version__

'0.20.3'

Answer 1

pd.DataFrame.at 要求您以正确的对象类型指定标签。

pd.DataFrame.loc 包含字符串到日期时间 转换的附加逻辑。

例如，这将起作用:

df.at[pd.to_datetime('20130101'),'A']

请注意，这是 .at 和 .iat 性能优于 .loc 和 .iloc 的原因之一对于访问标量:输入有更大的限制。