Прямой доступ к данным через методы at и iat в Pandas

• 06.11.2023
• 1189
• Библиотеки Python
• Pandas

В работе с большими объемами данных скорость доступа к данным становится критически важной. Методы at и iat предоставлены библиотекой Pandas именно для быстрого доступа к отдельным элементам DataFrame или Series.

• at: предоставляет доступ к отдельной ячейке данных для DataFrame, используя метки (или названия) строки и столбца.
• iat: аналогичен методу at, но здесь индексация осуществляется с помощью целочисленных индексов. Он немного быстрее, так как обходит процесс поиска метки.

Примеры использования at

Создадим простой DataFrame:

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3],
    'B': [4, 5, 6],
    'C': [7, 8, 9]
}, index=['x', 'y', 'z'])

Теперь, если вы хотите получить значение из строки y и столбца B, вы можете использовать at:

value = df.at['y', 'B']
print(value)  # Выведет: 5

Для изменения значения:

df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3],
    'B': [4, 5, 6],
    'C': [7, 8, 9]
}, index=['x', 'y', 'z'])

df.at['y', 'B'] = 10
print(df)

#    A   B  C
# x  1   4  7
# y  2  10  8
# z  3   6  9

Примеры использования iat

Используя тот же DataFrame, чтобы получить значение из второй строки (индекс 1) и второго столбца (индекс 1):

df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3],
    'B': [4, 5, 6],
    'C': [7, 8, 9]
}, index=['x', 'y', 'z'])

value = df.iat[1, 1]
print(value)  # 5

Для изменения значения:

df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3],
    'B': [4, 5, 6],
    'C': [7, 8, 9]
}, index=['x', 'y', 'z'])

df.iat[1, 1] = 10
print(df)

#    A   B  C
# x  1   4  7
# y  2  10  8
# z  3   6  9

Сравнение скорости at и iat с другими методами

Методы at и iat предназначены для быстрого доступа к отдельным ячейкам, и они обычно быстрее, чем loc и iloc. Однако это преимущество наиболее заметно на больших наборах данных. На маленьких наборах разница может быть незаметной.

Ограничения at и iat

• Эти методы предназначены только для доступа к отдельным элементам. Для доступа к диапазону значений используйте loc или iloc.
• at и iat не поддерживают слайсинг.

Типы данных и at/iat

Оба метода (at и iat) поддерживают все типы данных, хранящиеся в DataFrame, включая числа, строки, даты и т. д. При этом сохраняется тип данных, что обеспечивает надежность и предсказуемость взаимодействия.

Ошибки при использовании at и iat

Если вы попытаетесь обратиться к метке или позиции, которой нет в DataFrame или Series, то будет вызвано исключение. Например:

# Вызовет ошибку, так как нет строки с меткой 'w'
# df.at['w', 'A']

# Аналогично, вызовет ошибку из-за выхода за пределы диапазона
# df.iat[10, 1]

Это поведение гарантирует, что вы не получите неверные данные из-за опечатки или ошибки.

Безопасность и производительность

В то время как at и iat предоставляют быстрый доступ к данным, всегда стоит помнить о том, что прямое изменение данных в DataFrame может повлечь за собой нежелательные последствия, особенно при работе с большими объемами данных или в средах с несколькими пользователями. Всегда рекомендуется проверять ваши изменения и, при возможности, работать с копией данных, чтобы избежать потери или искажения исходных данных.

Заключение

Методы at и iat – это мощные инструменты, которые обеспечивают быстрый доступ к данным в DataFrame или Series в Pandas. Они особенно полезны, когда необходимо обратиться к конкретной ячейке для чтения или изменения значения. Научившись ими пользоваться, вы сможете повысить эффективность работы с вашими данными.