Основное отличие функций loc и at в Pandas в том, что loc используется для доступа к нескольким строкам и столбцам в DataFrame, а at — для доступа к одному значению в определённой строке и столбце. 4

Зачем нужен loc, если at намного быстрее, когда нужно получить доступ к нескольким значениям, например, по метке или с помощью логической индексации. 14 Loc позволяет извлекать одну строку, список строк или их срез, а также срез таблицы по индексам строк и колонок. 10

at используется, когда нужно получить доступ к одному скалярному значению из DataFrame с помощью меток. 9 Он часто применяется для высокопроизводительного поиска отдельных элементов. 9