是否可以选择带有行索引和列名的熊猫数据？

Question

对于具有无意义的行索引的数据集，我发现更有用的方法是按行号选择数据，但同时使用列名。我知道.iloc只使用行/列数字(整数)，而.loc只接受名称。但是，是否有办法同时进行行号和列名的组合？

    A   B
1   1   a
5   2   a
6   3   a
4   4   b
9   5   b
3   6   b

例如，我想选择第2行和B列的条目--我不一定知道第2行的名称是5，B列是第二列。那么，引用那个细胞的最好方法是什么呢？

(行名通常是经过筛选的结果或较大数据集的随机样本)

Answer 1

您可以使用更快的iat作为iloc。

print df
    A  B
1   1  a
5   2  a
6   3  c
8   4  b
9   5  b
10  6  b

print df['B'].iat[2]
c

print df['B'].iloc[2]
c

定时

In [266]: %timeit df['B'].iat[2]
The slowest run took 31.55 times longer than the fastest. This could mean that an intermediate result is being cached 
100000 loops, best of 3: 7.28 µs per loop

In [267]: %timeit df['B'].iloc[2]
The slowest run took 24.47 times longer than the fastest. This could mean that an intermediate result is being cached 
100000 loops, best of 3: 11.5 µs per loop