我正在研究Python Pandas Data Frame，我看到了
%timeit
然后我比较一些Dataframe， 下面是访问数据集变得非常相关的数据帧的不同方式的性能示例。
所以
%timeit data.ix[0,0]
10000个循环，最佳3：每循环159μs
%timeit data.loc[0,'nation']
10000次循环，最佳3次：每次循环158μs
%timeit data.iloc[0,0]
10000次循环，最佳为3：每循环132μs
%timeit data.iat[0,0]
100000个循环，最佳3：每循环5.9μs
你可以看到data.iat[0,0]与其他人截然不同。
我的问题是为什么.iat与其他人不同，以及如何运作？
我们可以使用任何数据吗？
答案 0 :(得分：2)
首先，不要使用ix ...它的用例比iloc / loc或iat / {{更令人困惑1}}。 And ix will be deprecated
其次，at更快，但并不打算成为公共API，但没有什么能阻止您使用它。 See @jeff's comment
现在回答的问题：
get_value和iloc接受类似数组的输入... loc和iat则不接受。因此，如果您要访问数据框中的单个点，请务必使用at和iat。但是，如果您要使用布尔数组或位置或索引值数组，则不能使用at或iat，因此请使用at和iloc