在上一期中，我们简单介绍了 Series和 DataFrame两种Pandas中常用的数据结构，那么问题来了，假设我已经有了这两种数据，如何从中提取我想要的部分？
DataFrame类型从某种程度上来说，只不过是比Series多了一个维度，在读取时少填一个参数就可以了，读取方法本质上没啥区别， 因此本文主要记录DataFrame的读取方法。
由于Pandas建立在Numpy的基础之上，Pandas的索引与Numpy数组索引的功能类似。但是，回忆一下，Numpy数组的索引必须是整数，而Pandas的索引可以是字符串，这就是最主要的区别。
本文记录两种主要方法： 普通索引法和loc/iloc选择法。现建立一个DataFrame作为本文的例子：
>> table = pd.DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4),
range(1,5),['A','B','C','D'])
>> table
A B C D
1 0 1 2 3
2 4 5 6 7
3 8 9 10 11
4 12 13 14 15
普通索引
普通索引主要用于选取 指定列或列序列的数据，另外也可通过上一篇中所讲的 布尔数组或者 切片选取指定行：
table['C']
table[['C','D']]
用 切片或者 布尔数组可以选取指定行：
table[1:4]
table[table['C']>7]
注意：Series在切片时可有以下形式：obj [‘b’:’d’]，截取行b到行d间的行，包括b、d（假定索引从’a’到’d’），也即 左闭右闭。
loc/iloc索引
loc和iloc是pandas的两种用于索引的函数，相较于普通索引，这种方法运用的更为广泛。loc方法称为 轴标签索引，iloc方法被称为 整数索引。
首先来看 iloc方法：
>> table.iloc[[2,3],[3,0,1]]
D A B
3 11 8 9
4 15 12 13
本段代码代表选择第3行(下标为2)和第4行(下标为3)对应第4列、第1列、第2列的部分，注意输出数据的排列顺序是依据给出的索引数据来的。
loc方法与iloc方法的功能是一致的，区别在于，loc方法给出的索引可以不是整数， 该方法默认用户填入的参数为定义的标签，而不是从0 → {\rightarrow}→N-1的下标。譬如在本例中，列标签为[‘A’,’B’,’C’,’D’]，那么可以做出如下示例：
>> table.loc[[2,3],['D','A','B']]
D A B
2 7 4 5
3 11 8 9
这一次模块对索引的认定是用户自定义的索引了， 不再是0→N-1的下标了
当然两种方法也是可以进行切片操作的：
table.loc[1:3,:'C']
table.iloc[:,3:]
这些操作都是很好理解的。同时，我们也可以传入布尔数组，进行 条件筛选，来个复杂点的：
>> table.loc[2:4,['A','C','D']][(table.A>4) & (table.C>4)]
A C D
3 8 10 11
4 12 14 15
其实还有一些其他的索引办法，例如 at/iat索引、_get_value方法、ix方法(注意！最新版已弃用)等等，但总的来说， 这些方法的功能loc/iloc索引可以做到，但loc/iloc索引能做到的这些方法做不到，所以一般都用的很少。at/iat索引、_get_value方法都是用于获取一个单元格的值的方法，其中at和iat的区别跟loc和iloc的区别是一样的。
下次？下次不知道会写啥了，写作内容随机 [狗头.jpg]。
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Author: 少喝凉水G
Title: Pandas数据分析教程(2)-数据读取之普通索引、loc/iloc索引
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