初步感觉这两个函数的使用范围由于是元素级的，可能使用范围不及iloc和loc，简单做一个学习。

1.at函数

根据指定行index及列label，快速定位DataFrame的元素，选择列时仅支持列名。

image.png
显然，只能获取单个数值，提取维度是DataFrame的元素级别。如果省略index和column参数的任意一个会报错。

#创建一个DataFrame
a=pd.DataFrame({'id':[1,2,3,4,5],
             'English':[89,90,102,115,85],
             'Math':[90,95,70,131,107]})
a.at[3,'English']

输出：115

2.iat函数

根据指定行index及列index，快速定位DataFrame的元素，选择列时仅支持列名。
和at函数的区别应该类似于iloc和loc的区别。列元素不能使用索引名

image.png

#创建一个DataFrame
a=pd.DataFrame({'id':[1,2,3,4,5],
             'English':[89,90,102,115,85],
             'Math':[90,95,70,131,107]})
a.at[3,1]

输出：115

有关ix函数的用法，官方文档在pandas一定版本后将被弃用，不在做了解。