4.2.1 使用选择器和快速访问器（问答库）

【单选题·易】按行访问数据框时，选择器 loc 与 iloc 的分工是？ A. loc 通过整数索引访问，iloc 通过标签访问 B. loc 通过标签访问，iloc 通过整数索引访问 C. 二者完全等价，可以互换 D. loc 只能取单列，iloc 只能取单行 答案：B 解析： 课程表4-1：loc 通过标签进行数据访问，iloc 通过整数索引进行数据访问。
【单选题·易】按列访问数据框时，下列哪种写法把列标签当作字符串处理，因而可以处理任意字符的列标签？ A. 对象名.列标签 B. 对象名['列标签'] C. 对象名.loc['列标签'] D. 对象名.at['列标签'] 答案：B 解析： 对象名['列标签'] 必须加引号，列标签作为字符串，可处理任意字符。点号写法 对象名.列标签 对列名限制更严。
【判断题·易】数据框按列访问不支持切片，但可以用列标签列表一次选取多列。 答案：√ 解析： 课程明确：按列访问不支持切片，但支持索引标签列表，语法为 对象名[['列标签',…]]，例如 df[['平安科技', '幸福银行']]。
【判断题·易】使用 loc 按行标签对数据框切片时，切片结果包含结束标签。 答案：√ 解析： 例如 df.loc['2024-01':'2024-02'] 会同时包含 2024-01 和 2024-02。对比：df.iloc[0:2] 按整数位置切片，不含结束位置。
【多选题·中】使用 对象名.列标签（属性方式）访问列时，列标签必须满足哪些要求？ A. 不能有空格 B. 不能有特殊字符 C. 不能与已有的方法或属性重名 D. 必须是默认的整数列名 答案：ABC 解析： 点号访问对列标签要求较严：不能有空格、特殊字符，且不能与已有方法或属性重名。任意字符的列名应改用 对象名['列标签']。D 无此要求。
【单选题·中】执行下列代码，输出是什么？

from pandas import DataFrame
data = {'平安科技': [45.2, 47.1, 46.5, 49.8],
        '南方通信': [31.9, 27.3, 25.2, 24.5],
        '幸福银行': [3.4, 4.6, 5.2, 6.8]}
df = DataFrame(data, index=['2024-01', '2024-02', '2024-03', '2024-04'])
print(df["平安科技"]['2024-02'])

A. 45.2 B. 47.1 C. 4.6 D. 31.9 答案：B 解析： 先按列再取元素时，列标签在前、行标签在后。平安科技在 2024-02 的值为 47.1。

【单选题·中】沿用上题中的数据框 df（列顺序为平安科技、南方通信、幸福银行），df.iloc[1, 2] 的值是？ A. 47.1 B. 27.3 C. 4.6 D. 5.2 答案：C 解析： 行索引 1 对应 2024-02，列索引 2 对应幸福银行，交叉处为 4.6。注意 iloc 用整数位置，不是标签。
【多选题·中】关于快速访问器 at[] 和 iat[]，下列说法正确的有： A. 只用于访问单个元素 B. 功能与 loc、iloc 类似，但性能得到优化、速度更快 C. at[] 通过行和列的标签获取元素 D. iat[] 同样通过行和列的标签获取元素 答案：ABC 解析： iat[] 通过整数位置访问单个元素，不是通过标签。行在前、列在后：df.at['2024-02','平安科技'] 为 47.1，df.iat[0, 2] 为 3.4。
【判断题·中】df.at['2024-02', '平安科技'] 与 df.iat[0, 2] 都是先行后列：前者用标签，后者用整数位置。 答案：√ 解析： 课程强调 at[]「行标签在前，列标签在后」，iat[]「行索引在前，列索引在后」。iat[0, 2] 对应 2024-01 的幸福银行，值为 3.4。
【单选题·难】执行下列代码后，结果数据框包含哪些行列？

from pandas import DataFrame
data = {'平安科技': [45.2, 47.1, 46.5, 49.8],
        '南方通信': [31.9, 27.3, 25.2, 24.5],
        '幸福银行': [3.4, 4.6, 5.2, 6.8]}
df = DataFrame(data, index=['2024-01', '2024-02', '2024-03', '2024-04'])
print(df.iloc[0:2, 0:2])

A. 前 2 行、前 2 列交叉处：2024-01 与 2024-02 的平安科技、南方通信 B. 前 2 行的全部 3 列（含幸福银行） C. 前 3 行、前 3 列（iloc 切片包含结束位置） D. 仅 2024-01 的平安科技一个元素 答案：A 解析： df.iloc[0:2, 0:2] 切前 2 行和前 2 列交叉处的数据块。iloc 不含结束位置，故不含第 3 行、第 3 列。仅按列切片应写 df.iloc[:, 0:2]。

【简答题·中】请写出完整可运行代码：创建与课程相同的股价数据框 df，然后（1）用属性方式取出「南方通信」列；（2）用 loc 取出 2024-01 行中「平安科技」的值。 答案：

from pandas import DataFrame
data = {'平安科技': [45.2, 47.1, 46.5, 49.8],
        '南方通信': [31.9, 27.3, 25.2, 24.5],
        '幸福银行': [3.4, 4.6, 5.2, 6.8]}
df = DataFrame(data, index=['2024-01', '2024-02', '2024-03', '2024-04'])
print(df.南方通信)
print(df.loc['2024-01']['平安科技'])  # 输出 45.2

解析： 评分要点：① 用字典加 index 创建数据框，行标签为四个月份；② df.南方通信 为属性访问列（列名无空格、无特殊字符）；③ loc 取行后再取列，行标签在前、列标签在后，结果为 45.2。写成 df.loc['2024-01', '平安科技'] 亦可酌情给分。

【简答题·难】结合下列代码，回答三个问题：（1）df['平安科技']['2024-02'] 与 df.loc['2024-01']['平安科技'] 在「行列先后顺序」上有何不同？（2）df.loc['2024-01':'2024-02'] 与 df.iloc[0:2] 的切片范围是否等价？结束位置是否包含？（3）若只要一个元素且追求速度，应选用哪对访问器？各写一条对应语句取出 2024-02 的平安科技、以及第 1 行第 3 列（幸福银行、2024-01）。

from pandas import DataFrame
data = {'平安科技': [45.2, 47.1, 46.5, 49.8],
        '南方通信': [31.9, 27.3, 25.2, 24.5],
        '幸福银行': [3.4, 4.6, 5.2, 6.8]}
df = DataFrame(data, index=['2024-01', '2024-02', '2024-03', '2024-04'])
print(df['平安科技']['2024-02'])
print(df.loc['2024-01']['平安科技'])
print(df.loc['2024-01':'2024-02'])
print(df.iloc[0:2])
print(df.at['2024-02', '平安科技'])
print(df.iat[0, 2])

答案： （1）按列再取元素是列标签在前、行标签在后；loc 按行再取元素是行标签在前、列标签在后。前者输出 47.1，后者输出 45.2。（2）对本例数据二者行范围等价，都得到 2024-01 与 2024-02。但规则不同：loc 标签切片包含结束标签，iloc 整数切片不含结束位置。（3）用快速访问器 at[]、iat[]（只取单个元素，比 loc/iloc 更快）。df.at['2024-02', '平安科技'] 为 47.1；df.iat[0, 2] 为 3.4。 解析： 评分要点：① 分清按列链式与 loc 链式的行列顺序；② 说清 loc 闭区间、iloc 半开区间；③ 点明 at/iat 只取单元素且先行后列，两条语句与结果正确。三点答全给满分。

4.2.1-使用选择器和快速访问器.md

4.2.1 使用选择器和快速访问器（问答库）