本文目录一览：
- 1、Python Pandas 依据标签或者位置选取特定行列 loc和iloc两种方式
- 2、python中iloc 和loc ix的区别
- 3、Python 基本操作- 数据选取loc、iloc、ix函数
Python Pandas 依据标签或者位置选取特定行列 loc和iloc两种方式
Pandas中有两种方式可以进行特定行列的选取，一种是在知道每一列的名称（label）的情况下（df.loc），一种是在只知道列的位置（integer-location）的情况下(df.iloc)。
可以看出，上述的冒号（:）意味着选取所有的行，所以只需在此处进行改动即可选取特定行（前开后闭）
同样在选取特定行的时候，依然存在基于label或者是基于integer-location的选择
选取行采用df.iloc方式，具体如下
除此之外，在采用非标签的方式选择的时候，可以通过输入布尔型变量进行筛选，比如 df.iloc[[True, False, True]] ，或者是 df.iloc[lambda x: x.index % 2 == 0]
完结撒花，反正知道了df.loc和df.iloc的差别之后自由组合就好了~
参考资料：
python中iloc 和loc ix的区别
loc 在index的标签上进行索引,范围包括start和end。
iloc 在index的位置上进行索引,不包括end.。
ix 是 iloc 和 loc的合体。
Python(英语发音:/ˈpaɪθən/), 是一种面向对象、解释型计算机程序设计语言，由Guido van Rossum于1989年底发明，第一个公开发行版发行于1991年，Python 源代码同样遵循 GPL(GNU General Public License)协议。Python语法简洁而清晰，具有丰富和强大的类库。它常被昵称为胶水语言，能够把用其他语言制作的各种模块(尤其是C/C++)很轻松地联结在一起。常见的一种应用情形是，使用Python快速生成程序的原型(有时甚至是程序的最终界面)，然后对其中有特别要求的部分，用更合适的语言改写，比如3D游戏中的图形渲染模块，性能要求特别高，就可以用C/C++重写，而后封装为Python可以调用的扩展类库。需要注意的是在您使用扩展类库时可能需要考虑平台问题，某些可能不提供跨平台的实现。
Python 基本操作- 数据选取loc、iloc、ix函数
loc中的数据是列名，是字符串，所以前后都要取；iloc中数据是int整型，所以是Python默认的前闭后开
构建数据集df
loc函数主要通过行标签索引行数据 ，划重点， 标签！标签！标签！
loc[1] 选择行标签是1的（从0、1、2、3这几个行标签中）
loc[0:1] 和 loc[0,1]的区别，其实最重要的是loc[0:1]和iloc[0:1]
索引某一列数据，loc[:,0:1]，还是标签，注意，如果列标签是个字符，比如'a'，loc['a']是不行的，必须为loc[:，'a']。
但如果行标签是'a',选取这一行，用loc['a']是可以的。
iloc 主要是通过行号获取行数据，划重点，序号！序号！序号！
iloc[0:1]，由于Python默认是前闭后开，所以，这个选择的只有第一行！
如果想用标签索引，如iloc['a']，就会报错，它只支持int型。
ix——结合前两种的混合索引，即可以是行序号，也可以是行标签。
如选择prize10(prize为一个标签)的，即 df.loc[df.prize10]
还有并或等操作
python选取特定列——pandas的iloc和loc以及icol使用
pandas入门——loc与iloc函数
pandas中loc、iloc、ix的区别
pandas基础之按行取数（DataFrame）
