[Python]Pandas at VS loc

at

단 하나의 값에만 접근할 수 있게 설계된 인덱서

loc

다량의 자료에 접근하기 위해 설계된 인덱서

팁

단 하나의 자료에 접근할 때는 at을 쓰는 것이 속도가 훨씬 빠르다. 패스트 인덱싱이라고도 한다.

예제

#### at 사용하기
def split_multicolumn(Series):
    df = pd.DataFrame(False, columns = (Series.dropna().str.split(';').str[0].unique()), index = Series.index)
    for idx, rep in Series.str.split(';').items():
        if isinstance(rep, list):
            for one in rep:
                df.at[idx, one.strip()] = True
        else :
            pass
    return df

split_multicolumn(survey_df['DevType'])

### 동작 시간 : 1.2초

#### loc 사용하기
def split_multicolumn(Series):
    df = pd.DataFrame(False, columns = [Series.dropna().str.split(';').str[0].unique()], index = Series.index)
    for idx, rep in Series.str.split(';').items():
        if isinstance(rep, list):
            for one in rep:
                df.loc[idx, one.strip()] = True
        else :
            pass
    return df

split_multicolumn(survey_df['DevType'])

### 동작 시간 : 14.5초

공식문서

https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.at.html