在pandas DataFrames上使用`.at`或`.iat`标量访问方法和布尔索引

是用于快速访问和修改DataFrame中特定位置的数据的方法。

.at方法用于通过行标签和列标签访问DataFrame中的单个标量值。它的语法是df.at[row_label, column_label]，其中row_label是行的标签，column_label是列的标签。这个方法比.loc方法更快，因为它只返回一个标量值。

.iat方法类似于.at方法，但是使用的是整数位置索引而不是标签。它的语法是df.iat[row_index, column_index]，其中row_index是行的整数位置索引，column_index是列的整数位置索引。这个方法比.iloc方法更快，因为它只返回一个标量值。

布尔索引是一种通过逻辑条件来选择DataFrame中特定行或列的方法。可以使用布尔表达式来创建一个布尔索引，然后将其应用于DataFrame。例如，df[df['column'] > 0]将返回所有满足条件column > 0的行。

这些方法在数据分析和数据处理中非常有用。它们可以用于快速获取和修改DataFrame中的特定数据，以及根据特定条件选择DataFrame中的子集。

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