Python | Pandas Dataframe.iat[ ]

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.

El método Pandas iat[] se utiliza para devolver datos en un marco de datos en la ubicación pasada. La ubicación pasada tiene el formato [posición en la fila, posición en la columna]. Este método funciona de manera similar a Pandas iloc[] pero iat[] se usa para devolver solo un valor y, por lo tanto, funciona más rápido que él.

Sintaxis: Dataframe.iat[fila, columna]
Parámetros: 
posición: posición del elemento en la columna 
etiqueta: posición del elemento en la fila
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 eso, 3 se pasa como la posición de la columna y 7 como la posición en la fila y el valor en esa posición se devuelve usando el método .iat[]. 

# 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 column and row variables
column = 7
row = 3
     
# calling .iat[] method
output = data.iat[row, column]
 
# display
print(output)
 
# df display
data.head()

Salida: 
como se muestra en la imagen de salida, la salida se puede comparar y se puede ver que se devolvió el valor del tercer elemento en la séptima columna. 

Nota:  

• A diferencia de .iloc[ ], este método solo devuelve un valor único. Por lo tanto, dataframe.at[3:6, 4:2] devolverá un error
• Dado que este método solo funciona para valores únicos, es más rápido que el método .iloc[]