在Pandas中，iloc和iterrows()都是常用的数据访问方法，但它们在性能上存在显著差异。以下是对这两种方法的详细性能对比：
iloc的性能特点：iloc是基于整数位置的索引，用于选择数据，通常用于基于索引的切片操作。iterrows()的性能特点：iterrows()返回一个迭代器，迭代DataFrame的每一行Series对象。iloc或loc会导致较慢的执行速度，因为它们在每次迭代时都会计算索引。iterrows()虽然直观，但在处理大型DataFrame时效率较低，因为它是一次性产生一行的生成器方法。at和iat，它们专门用于访问单个元素，且执行速度更快。apply()或applymap()等向量化操作通常更为高效。iloc和loc进行循环迭代，而应优先考虑使用at、iat、apply()或applymap()等方法，这些方法在性能上有明显优势。通过上述分析，我们可以看出iloc和iterrows()在性能上各有优劣，选择合适的方法可以大幅提升数据处理效率。
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