dataframe变量，对比loc/iloc方法，at/iat方法有何不同之处？

import pandas as pd
df = pd.DataFrame([
    ('虎子', "狗"),
    ('老许', "猫"),
    ('二赖子', "狗")],
    index=["a0", "a1", "a2"],
    columns=("姓名", "种类")
)
print(df)

df.loc['a0', '种类'] = "狐狸狗"
df.iloc[2, 1] = "胖狗"
print(df)

df.loc[:, '种类'] = "宠物"
df.iloc[0:1, 1] = "可爱宠物"
print(df)

     姓名 种类
a0   虎子  狗
a1   老许  猫
a2  二赖子  狗

     姓名   种类
a0   虎子  狐狸狗
a1   老许    猫
a2  二赖子   胖狗

     姓名    种类
a0   虎子  可爱宠物
a1   老许    宠物
a2  二赖子    宠物

import pandas as pd
df = pd.DataFrame([
    ('虎子', "狗"),
    ('老许', "猫"),
    ('二赖子', "狗")],
    index=["a0", "a1", "a2"],
    columns=("姓名", "种类")
)
print(df)

df.at['a0', '种类'] = "狐狸狗"
df.iat[2, 1] = "胖狗"
print(df)

df.at[:, '种类'] = "宠物"
df.iat[0:1, 1] = "可爱宠物"  # 报错
# df.iat[0, 1] = "可爱宠物"
print(df)

     姓名 种类
a0   虎子  狗
a1   老许  猫
a2  二赖子  狗

     姓名   种类
a0   虎子  狐狸狗
a1   老许    猫
a2  二赖子   胖狗

     姓名    种类
a0   虎子  可爱宠物
a1   老许    宠物
a2  二赖子    宠物

import pandas as pd
df = pd.DataFrame([
    ('虎子', "狗"),
    ('老许', "猫"),
    ('二赖子', "狗")],
    index=["a0", "a1", "a2"],
    columns=("姓名", "种类")
)
df.at['a0', '种类'] = "狐狸狗"
print(df.at['a0', '种类'])

df.at[:, '种类'] = "宠物"
print(df)
print(df.at[:, '种类'])   # TypeError: 'slice(None, None, None)' is an invalid key

TypeError: 'slice(None, None, None)' is an invalid key

import pandas as pd
df = pd.DataFrame([
    ('虎子', "狗")],
    index=["a0"],
    columns=("姓名", "种类")
)
df1 = df.copy()

df.loc[:, 1] = "胖狗loc"   # 注意这个是loc，不是iloc，实际上使用了不存在的列名1
print(df)
print(df1.loc["a0", "种类"])
print(df.loc[:, 1])       # loc能设置能读取，虽然设置错了吧

df1.at[:, 1] = "胖狗at"    # 注意这个是at，不是iat，实际上使用了不存在的列名1
print(df1.at["a0", "种类"])
# print(df1.at[:, 1])     # 这里报错，at只能设置不能读取，而且设置错了，和loc一样

import pandas as pd
df = pd.DataFrame([
    ('虎子', "狗"),
    ('老许', "猫"),
    ('二赖子', "狗")],
    index=["a0", "a1", "a2"],
    columns=("姓名", "种类")
)
df.iat[2, 1] = "胖狗"
print(df)

df.iat[0:1, 1] = "可爱宠物"  # 报错
print(df)

ValueError: iAt based indexing can only have integer indexers