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在Pandas中，iloc和itertuples都是用于遍歷DataFrame的行，但它們在效率和適用場景上有所不同。以下是對iloc與itertuples的效率對比：
iloc：iloc是基于索引的，直接通過行號和列號訪問數(shù)據(jù)，因此在處理大型數(shù)據(jù)集時，其效率通常高于itertuples。itertuples：itertuples將DataFrame的每一行迭代為一個命名元組，提供了更豐富的元數(shù)據(jù)訪問，但相比iloc，它在處理大型數(shù)據(jù)集時效率較低。iloc：適用于需要基于索引快速訪問數(shù)據(jù)的場景，尤其是數(shù)據(jù)集較大時。itertuples：適用于需要訪問DataFrame的元數(shù)據(jù)（如行索引、列名等）的場景，且對性能要求不是特別高。iloc：由于iloc直接通過索引訪問數(shù)據(jù)，無需額外的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換，因此在大數(shù)據(jù)集上運行速度更快。itertuples：itertuples在迭代過程中會創(chuàng)建命名元組，這增加了數(shù)據(jù)處理的復雜性，從而降低了效率。綜上所述，iloc在處理大型數(shù)據(jù)集時通常比itertuples更高效。選擇哪種方法取決于具體的應用場景和對元數(shù)據(jù)訪問的需求。
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