以titanic的训练数据为例进行展示，为了简化取前十行为例
首先导入模块，导入数据
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.read_csv(r"C:\Users\admin\Desktop\train.csv")
df = df.head(10)
df.index=['a','b','c','d','e','f','g','h','i','g']
PassengerIdSurvivedPclassNameSexAgeSibSpParchTicketFareCabinEmbarkeda103Braund, Mr. Owen Harrismale22.010A/5 211717.2500NaNSb211Cumings, Mrs. John Bradley (Florence Briggs Th…female38.010PC 1759971.2833C85Cc313Heikkinen, Miss. Lainafemale26.000STON/O2. 31012827.9250NaNSd411Futrelle, Mrs. Jacques Heath (Lily May Peel)female35.01011380353.1000C123Se503Allen, Mr. William Henrymale35.0003734508.0500NaNSf603Moran, Mr. JamesmaleNaN003308778.4583NaNQg701McCarthy, Mr. Timothy Jmale54.0001746351.8625E46Sh803Palsson, Master. Gosta Leonardmale2.03134990921.0750NaNSi913Johnson, Mrs. Oscar W (Elisabeth Vilhelmina Berg)female27.00234774211.1333NaNSg1012Nasser, Mrs. Nicholas (Adele Achem)female14.01023773630.0708NaNC
1.利用df[列名]或df[[列名]]或df.列名均可以筛选出单列，但稍微有点区别，df[列名]和df.列名均为Series类型，而df[[列名]]为DataFrame类型
#例如选取Age列，注意写成df[]形式时，列名需要加单引号或双引号
df.Age
df['Age']
df[['Age']]
2.loc[行索引，列索引]，索引为普通索引，传入行索引名称和列索引名称，筛选列时，行索引可以写成”:”
#删选单列时，列索引名称可以加[]也可以不加，不加时返回为Series，加时返回为DataFrame
df.loc[:,'Age']
df.loc[:,['Age']]
3.iloc[行索引，列索引]，索引为位置索引，传入行数和列数，筛选列时，行索引可以写成”:”
df.iloc[:,1]
df.iloc[:,[1]]
筛选多列
1.利用df[[列名1,列名2,列名n]]可以筛选出多列，返回结果为DataFrame类型，例如筛选年龄列和姓名列
df[['Name','Age']]
2.loc[行索引，列索引]，索引为普通索引，传入行索引名称和列索引名称，筛选列时，行索引可以写成”:”，如果筛选列不连续需要写成列表形式，如果列连续可以写成切片形式
df.loc[:,['Name','Age']]
df.loc[:,'Name':'Age']
3.iloc[行索引，列索引]，索引为位置索引，传入行数和列数，筛选列时，行索引可以写成”:”，如果筛选列不连续需要写成列表形式，如果列连续可以写成切片形式
df.iloc[:,[3,4,5,6]]
df.iloc[:,3:6]
Original: https://blog.csdn.net/Monkey_wang_/article/details/116156599
Author: Monkey*王
Title: 数据分析_python进行数据筛选1_列筛选
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