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在處理Pandas DataFrame時，索引優化是一個重要的性能考慮因素。以下是關于iloc與Pandas DataFrame索引優化策略的相關信息：
loc或iloc會導致性能下降，因為它們在每次迭代時都會重新計算索引。at或iat代替loc或iloc可以顯著提高性能。chunksize參數分塊讀取大型文件，逐塊處理數據，可以減少內存使用并提高處理速度。applymap(), apply(), agg()等，避免使用Python原生循環，這些操作在底層使用高度優化的C代碼執行。iloc允許你使用整數位置來訪問DataFrame的特定行和列。例如，df.iloc[1, 2]會選擇第二行第三列的元素。iloc進行行和列的切片操作，如df.iloc[1:4, 0:3]，可以選擇第二到第四行和第一到第三列的交叉部分。iloc的使用與單層索引類似，不需要像loc那樣區分索引層次。astype()方法將數據類型轉換為更節省空間的類型，例如將float64轉為float32。pd.read_csv(path, usecols=[...])只讀取必要的列。通過上述策略和技巧，可以有效地優化Pandas DataFrame的索引操作，提高數據處理和分析的效率。
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