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在處理大規模數據集時，優化數據訪問速度是提高整體性能的關鍵。iloc作為Pandas庫中用于基于整數位置索引數據的重要工具，其優化對于提升數據訪問效率至關重要。以下是一些關于如何優化iloc以提升數據訪問速度的建議：
iloc：在循環中使用iloc會導致不必要的數據復制，從而降低性能。可以考慮使用iat代替iloc，因為iat是專門用于訪問單個元素的，它是輕量級的，實現速度非常快。applymap(), apply(), agg()等。chunksize參數分塊讀取大型CSV或Excel文件，逐塊處理數據，可以有效減少內存使用，提高處理速度。通過上述方法，可以有效優化iloc的數據訪問速度，從而提升整體的數據處理效率。
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