前段時間看Think Python里面有句話記憶猶新，大概意思是：有時候Python讓我們感到困惑，是因為實現一個效果的方法太多，而不是太少。
確實如此，Pandas的DataFrame數據選取就存在這樣的問題。本來理解列表索引（了解列表索引請參考：一張圖弄懂python索引和切片）就已經很困難了，DataFrame還帶這么多方法。
廢話少說，直接上結果。
1、loc：通過標簽選取數據，即通過index和columns的值進行選取。loc方法有兩個參數，按順序控制行列選取。
#示例數據集
df=pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(4,3),columns=list('abc'),index=list('defg'))
df
Out[189]:
a b c
d 0 1 2
e 3 4 5
f 6 7 8
g 9 10 11
#直接索引行
df.loc['d']
Out[190]:
a 0
b 1
c 2
Name: d, dtype: int32
#索引多行
df.loc[['d','e']]
Out[191]:
a b c
d 0 1 2
e 3 4 5
#索引多列
df.loc[:,:'b']
Out[193]:
a b
d 0 1
e 3 4
f 6 7
g 9 10
#如果索引的標簽不在index或columns范圍則會報錯，a標簽在列中，loc的第一個參數為行索引。
df.loc['a']
Traceback (most recent call last):
……
KeyError: 'the label [a] is not in the [index]'
2、iloc：通過行號選取數據，即通過數據所在的自然行列數為選取數據。iloc方法也有兩個參數，按順序控制行列選取。
注意：行號和索引有所差異，進行篩選后的數據行號會根據新的DataFrame變化，而索引不會發生變化。
df
Out[196]:
a b c
d 0 1 2
e 3 4 5
f 6 7 8
g 9 10 11
#選取一行
df.iloc[0]
Out[197]:
a 0
b 1
c 2
Name: d, dtype: int32
#選取多行
df.iloc[0:2]
Out[198]:
a b c
d 0 1 2
e 3 4 5
#選取一列或多列
df.iloc[:,2:3]
Out[199]:
c
d 2
e 5
f 8
g 11
3、ix：混合索引，同時通過標簽和行號選取數據。ix方法也有兩個參數，按順序控制行列選取。
注意：ix的兩個參數中，每個參數在索引時必須保持只使用標簽或行號進行數據選取，否則會返回一部分控制結果。
df
Out[200]:
a b c
d 0 1 2
e 3 4 5
f 6 7 8
g 9 10 11
#選取一行
df.ix[1]
Out[201]:
a 3
b 4
c 5
Name: e, dtype: int32
#錯誤的混合索引（想選取第一行和e行）
df.ix[[0,'e']]
Out[202]:
a b c
0 NaN NaN NaN
e 3.0 4.0 5.0
#選取區域（e行的前兩列）
df.ix['e':,:2]
Out[203]:
a b
e 3 4
f 6 7
g 9 10
4、at/iat：通過標簽或行號獲取某個數值的具體位置。
df
Out[204]:
a b c
d 0 1 2
e 3 4 5
f 6 7 8
g 9 10 11
#獲取第2行，第3列位置的數據
df.iat[1,2]
Out[205]: 5
#獲取f行，a列位置的數據
df.at['f','a']
Out[206]: 6
5、直接索引 df[]
df
Out[208]:
a b c
d 0 1 2
e 3 4 5
f 6 7 8
g 9 10 11
#選取行
df[0:3]
Out[209]:
a b c
d 0 1 2
e 3 4 5
f 6 7 8
#選取列
df['a']
Out[210]:
d 0
e 3
f 6
g 9
Name: a, dtype: int32
#選取多列
df[['a','c']]
Out[211]:
a c
d 0 2
e 3 5
f 6 8
g 9 11
#行號和區間索引只能用于行（預想選取C列的數據，
#但這里選取除了df的所有數據，區間索引只能用于行，
#因defg均>c，所以所有行均被選取出來）
df['c':]
Out[212]:
a b c
d 0 1 2
e 3 4 5
f 6 7 8
g 9 10 11
df['f':]
Out[213]:
a b c
f 6 7 8
g 9 10 11
#df.選取列
df.a
Out[214]:
d 0
e 3
f 6
g 9
Name: a, dtype: int32
#不能使用df.選擇行
df.f
Traceback (most recent call last):
File "<ipython-input-215-6438703abe20>", line 1, in <module>
df.f
File "C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\generic.py", line 2744, in __getattr__
return object.__getattribute__(self, name)
AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'f'
6、總結
1）.loc,.iloc,.ix,只加第一個參數如.loc([1,2]),.iloc([2:3]),.ix[2]…則進行的是行選擇
2）.loc,.at，選列是只能是列名，不能是position
3）.iloc,.iat，選列是只能是position，不能是列名
4）df[]只能進行行選擇，或列選擇，不能同時進行列選擇，列選擇只能是列名。行號和區間選擇只能進行行選擇。當index和columns標簽值存在重復時，通過標簽選擇會優先返回行數據。df.只能進行列選擇，不能進行行選擇。
