使用pandas进行数据分析的时候，我们经常需要对DataFrame的行或者列进行索引。使用pandas进行索引的方法主要有三种：直接使用行或者列标签、loc函数和iloc函数。
举个简单的例子：
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({"Fruits":["apple","pear","banana","watermelon"],"Price":[1.2,1.4,2.3,4.2],"Sales":[11,45,25,16]})
df
生成的DataFrame如下所示：
FruitsPriceSales0apple1.2111pear1.4452banana2.3253watermelon4.216
假如我们要选取df的Fruits和Price两列，则
df[['Fruits','Price']]
FruitsPrice0apple1.21pear1.42banana2.33watermelon4.2
假如我们要选取df的第2、3行，则
df[2:4]
FruitsPriceSales2banana2.3253watermelon4.216
loc函数是基于行标签和列标签进行索引的，其基本用法为：
DataFrame.loc[行标签,列标签]
假如我们要选取df的第2、3行和Price、Sales对应的列，则
df[2:3,'Price':'Sales']
PriceSales22.32534.216
假如我们要选取所有的行和Fruits、Sales对应的列，则
df.loc[:,['Fruits','Sales']]
FruitsSales0apple111pear452banana253watermelon16
iloc函数是基于行和列的位置进行索引的，索引值从0开始，并且得到的结果不包括最后一个位置的值，其基本用法为：
DataFrame.iloc[行位置,列位置]
假如我们要选取df的第2、3行和第1、2列，则
df.iloc[2:4,1:3]
PriceSales22.32534.216
假如我们要选取所有的行和第0、2列，则
df.iloc[:,[0,2]]
FruitsSales0apple111pear452banana253watermelon16
Original: https://blog.csdn.net/hanyunkaka/article/details/120470899
Author: hanyunkaka
Title: pandas索引函数loc和iloc的区别
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