pandas loc vs. iloc vs. ix vs. at vs. iat？

Question

最近开始从我的安全位置（R）分支到Python，并且对中的单元格定位/选择感到有些困惑Pandas。我已经阅读了文档，但仍在努力了解各种本地化/选择选项的实际含义。

• 我为什么应该使用.loc或.iloc超过最一般的选择.ix？
• 我的理解是.loc，iloc，at，和iat可以提供一些保证正确性是.ix不能提供的，但我也看到了在那里.ix往往是一刀切最快的解决方案。
• 请说明使用除.ix？以外的任何东西背后的现实世界中的最佳实践推理。

Answer 1

loc： 仅适用于索引
iloc： 适用于位置
ix： 您可以从数据 框 获取数据，而无需将其包含在索引
中： 获取标量值。这是一个非常快速的定位
： 获取标量值。这是一个非常快的iloc

http://pyciencia.blogspot.com/2015/05/obtener-y-filtrar-datos-de-un-
dataframe.html

注： 由于pandas 0.20.0中，.ix索引被弃用赞成更加严格.iloc和.loc索引。