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法律研究如何使用 .at 屬性訪問 Pandas DataFrame 中的單個值？
Pandas DataFrame 的 .at 屬性用於使用行和列標籤訪問單個值。“at”屬性採用行和列標籤資料，以從給定 DataFrame 物件的指定標籤位置獲取元素。
它將根據行和列標籤返回單個值，我們也可以在該特定位置上傳值。
如果 DataFrame 中不存在指定的標籤，則 .at 屬性將引發 KeyError。
示例 1
在下面的示例中，我們使用 Python 字典建立了一個 Pandas DataFrame。列名使用字典中的鍵進行標記，索引是從 0 到 n-1 的自動生成值。
# importing pandas package
import pandas as pd
# create a Pandas DataFrame
df = pd.DataFrame({'A':[1, 2, 3],'B':[7, 8, 6],"C":[5, 6, 2]})
print("DataFrame:")
print(df)
# Access a single value from the DataFrame
result = df.at[0, 'B']
print("Output:",result)輸出
輸出如下所示：
DataFrame: A B C 0 1 7 5 1 2 8 6 2 3 6 2 Output: 7
我們可以在上面的程式碼塊中看到初始化的序列物件和 .at 屬性的輸出。對於以下行/列對 **df.at[0, 'B']**，.at 屬性返回 7。
示例 2
現在，讓我們使用 .at 屬性在 DataFrame 物件的 [2, 'B'] 位置更新值為“100”，其中 2 表示行索引，“B”表示列名。
# importing pandas package
import pandas as pd
# create a Pandas DataFrame
df = pd.DataFrame({'A':[1, 2, 3],'B':[7, 8, 6],"C":[5, 6, 2]})
print("DataFrame:")
print(df)
# by using .at attribute update a value
df.at[2, 'B'] = 100
print("Value 100 updated:")
print(df)輸出
輸出如下：
DataFrame: A B C 0 1 7 5 1 2 8 6 2 3 6 2 Value 100 updated: A B C 0 1 7 5 1 2 8 6 2 3 100 2
我們已成功在中間列的最後一行 (2, B) 更新值為“100”，我們可以在上面的輸出程式碼塊中看到更新後的 DataFrame 物件。
更新於：2022年3月8日
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