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iloc和iterrows()都是Pandas庫中用于操作DataFrame的重要方法，但它們在使用方式、性能以及適用場景上存在一些關鍵差異。以下是對這兩種方法的比較：
使用方式：
iloc是基于整數位置的索引，用于通過行號和列號來選擇數據，返回的是數據本身。iterrows()返回一個迭代器，生成索引和數據行的元組，每一行都是一個Pandas Series對象，允許對每一行進行操作。性能：
iloc通常比iterrows()快，尤其是在處理大型數據集時。iterrows()在處理大型數據集時可能會影響性能，因為它逐行迭代DataFrame。適用場景：
iloc適用于需要基于位置索引進行數據選擇和操作的場景。iterrows()適用于需要逐行迭代DataFrame并進行復雜操作的場景，尤其是在數據清洗、轉換和條件篩選等任務中。使用iloc選擇特定行和列：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
selected_data = df.iloc[0:2, 0:1]
print(selected_data)
使用iterrows()逐行迭代DataFrame并對每一行執行操作：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'Name': ['John', 'Anna', 'Peter', 'Linda'], 'Age': [28, 23, 34, 29], 'City': ['New York', 'Paris', 'Berlin', 'London']})
for index, row in df.iterrows():
if row['Age'] > 30:
print(f"Index: {index}, Data: {row['Name']}, Age: {row['Age']}, City: {row['City']}")
在選擇使用iloc還是iterrows()時，應考慮數據集的大小和操作的復雜性。對于大型數據集，如果可能，優先考慮使用iloc或矢量化操作，以獲得更好的性能。對于需要逐行處理數據的場景，iterrows()是一個靈活的選擇。
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