在处理数据量较大的表格（25万行）时，需要遍历表格中的每个值，前期使用df.loc进行遍历，不仅非常耗时，而且运行十几个小时程序经常崩溃。。。
解决方法
在网上搜索解决方案，使用df.at代替df.loc后，与之前十几个小时相比，现在几分钟就全部遍历完成！！！
特地搜索了一下loc与at的区别，loc和at都是利用index和列名进行检索，但 at更快。
df.iloc/loc的优势在于可以灵活的对数据进行 切片或选择性提取多个数值，例如：
df.loc[1:10,'weight']
df.loc[[1,3,6],'weight']
虽然 df.at/iat仅能进行 单个值的提取，但是在 对大量数据进行逐个遍历的场景下，效率才是第一生产力！
for i in range(len(str2num_list)):
for j in range(len(data[str2num_list[i]])):
if type(df.iat[j,i]) == str:
df.iat[j,i] = 0 #此处使用df.iloc将大大降低效率
Access a single value for a row/column label pair.
Similar to loc, in that both provide label-based lookups. Use at if you only need to get or set a single value in a DataFrame or Series.
Original: https://blog.csdn.net/Hayreen/article/details/115198880
Author: Hayreen
Title: 使用pandas遍历csv表格数据的效率问题（df.loc/iloc与df.at/iat的异同）
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