Python | Pandas Dataframe.at[ ]

Python es un excelente lenguaje para realizar análisis de datos, principalmente debido al fantástico ecosistema de paquetes de Python centrados en datos. Pandas es uno de esos paquetes y facilita mucho la importación y el análisis de datos.

Pandas at[] se usa para devolver datos en un marco de datos en la ubicación pasada. La ubicación pasada tiene el formato [posición, nombre de columna]. Este método funciona de manera similar a Pandas loc[ ] pero at[ ] se usa para devolver un único valor y, por lo tanto, funciona más rápido que él.

Sintaxis: Dataframe.at[posición, etiqueta]
Parámetros: 
posición: Posición del elemento en la columna 
etiqueta: Nombre de la columna que se usará
Tipo de retorno: Elemento único en la posición pasada 
 

Para descargar el conjunto de datos utilizado en el siguiente ejemplo, haga clic aquí.

En los siguientes ejemplos, el marco de datos utilizado contiene datos de algunos jugadores de la NBA. La imagen del marco de datos antes de cualquier operación se adjunta a continuación. 

Ejemplo n.º 1: 
en este ejemplo, se crea un marco de datos pasando la URL de csv al método .read_csv() de Pandas. Después de que el segundo valor en la columna Nombre se devuelva usando el método .at[]. 

# importing pandas module 
import pandas as pd
 
# reading csv file from url 
data = pd.read_csv("https://media.geeksforgeeks.org/wp-content/uploads/nba.csv")
 
# creating position and label variables
position = 2
label = 'Name'
     
# calling .at[] method
output = data.at[position, label]
 
# display
print(output)

Salida: 
como se muestra en la imagen de salida, la salida se puede comparar y se puede ver que el Valor en la segunda posición en la columna Nombre es similar a la salida. 

Nota:  

• A diferencia de .loc[ ], este método solo devuelve un valor único. Por lo tanto, dataframe.at[3:6, label] devolverá un error.
• Dado que este método solo funciona para valores únicos, es más rápido que el método .loc[].