在panda.Dataframe中有条件地高效地重新定位元素

，可以使用loc和iloc方法。

loc方法是基于标签的索引，可以通过指定行和列的标签来定位元素。它的语法是df.loc[row_label, column_label]，其中row_label可以是单个标签、标签列表或标签切片，column_label可以是单个标签、标签列表或标签切片。例如，要定位行标签为"row1"，列标签为"col1"的元素，可以使用df.loc["row1", "col1"]。

iloc方法是基于整数位置的索引，可以通过指定行和列的整数位置来定位元素。它的语法是df.iloc[row_index, column_index]，其中row_index可以是单个整数、整数列表或整数切片，column_index可以是单个整数、整数列表或整数切片。例如，要定位第一行，第一列的元素，可以使用df.iloc[0, 0]。

这两种方法都支持条件筛选，可以通过传递布尔数组来选择满足条件的行或列。例如，要选择所有满足某个条件的行，可以使用df.loc[condition]或df.iloc[condition]，其中condition是一个布尔数组，与DataFrame的行数相同。

在pandas中，使用loc和iloc方法可以高效地定位元素，提高数据处理的效率和准确性。

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