初步感觉这两个函数的使用范围由于是元素级的，可能使用范围不及iloc和loc，简单做一个学习。
1.at函数
根据指定行index及列label，快速定位DataFrame的元素，选择列时仅支持列名。
image.png
显然，只能获取单个数值，提取维度是DataFrame的元素级别。如果省略index和column参数的任意一个会报错。
#创建一个DataFrame
a=pd.DataFrame({'id':[1,2,3,4,5],
'English':[89,90,102,115,85],
'Math':[90,95,70,131,107]})
a.at[3,'English']
输出：115
2.iat函数
根据指定行index及列index，快速定位DataFrame的元素，选择列时仅支持列名。
和at函数的区别应该类似于iloc和loc的区别。列元素不能使用索引名
image.png
#创建一个DataFrame
a=pd.DataFrame({'id':[1,2,3,4,5],
'English':[89,90,102,115,85],
'Math':[90,95,70,131,107]})
a.at[3,1]
输出：115
有关ix函数的用法，官方文档在pandas一定版本后将被弃用，不在做了解。
