loc——通过行标签索引行数据# iloc——通过行号索引行数据# ix——通过行标签或者行号索引行数据（基于loc和iloc 和at 和iat 的混合）# 同理，索引列数据也是如此！# : 在切片操作相当于数组，前后没有值时取全部，前后为数字序号时，不包括末端，前后为名称时则包括末端#  特殊情况 df[1:] 相当于第一行到最后一行， df[1:-1] 第一行到倒数第二行# at等价于loc, iat等价于iloc，但是只能取到一个数据, 单数速度更快# 直接通过df获取数据，和ix的区别，默认序号取行， 默认字符串其他取列， 正常获取格式 df[行][列]，（注意列的格式不能使用 ：格式, 另外不能使用 df[行，列] 格式获取）data=[[1,2,3],[4,5,6]]index=['A','B']#行号columns=['a','b','c']#列号df=pd.DataFrame(data,index=index,columns=columns)#生成一个数据框#---------------------------------------获取单行数据-----------------------------------------------------------# 只能用索引名，如果未指定索引，则是自带(0--N)print df.loc['A']# 只能用索序号, 取第一行print df.iloc[0]# 使用ix测试，取第一行print df.ix['A']print df.ix[0]#---------------------------------------获取单行数据-----------------------------------------------------------#---------------------------------------获取列数据-----------------------------------------------------------# 全部行,列名为'a'的数据 , 等价于 df.loc[:][ 'a'] 和 df['a']# 使用locprint df.loc[:, 'a']print df.loc[:][ 'a']print df['a']# 使用ilocprint df.iloc[:, 0]# 使用ixprint df.ix[:, 0]print df.ix[:, 'a']#---------------------------------------获取列数据-----------------------------------------------------------#---------------------------------------获取多行数据-----------------------------------------------------------# 使用名称时末端包含print df.loc['A':'B']# 使用默认索引时，末端不包含，所以需要使用0: 2print df.iloc[0:2]print df.ix['A':'B']print df.ix[0:2]#---------------------------------------获取多行数据-----------------------------------------------------------#---------------------------------------获取多列数据-----------------------------------------------------------# 等价于 df.loc[:, ['a','b']]# 取全部行，'a', 'b'列print  df.loc[:, 'a':'b']print  df.iloc[:, 0:2]print  df.ix[:, 'a':'b']print  df.ix[:, 0:2]#---------------------------------------获取多列数据-----------------------------------------------------------#---------------------------------------获取多行多列数据-----------------------------------------------------------#取第一行 'a','b'列print df.loc['A','a':'b']print df.iloc[0, 0:2]print df.ix['A','a':'b']print df.ix[0, 0:2]#---------------------------------------获取多行多列数据-----------------------------------------------------------#---------------------------------------直接用df获取数据-----------------------------------------------------------# 取全部行# 取全部行，全部列print df[:]# 取第一行，全部列print df[0:1]# 取第二行到最后一行print df[1:]# 取第1行到倒数第二行, 不包括最后一行print df[0:-1]#  取倒数第二行print df[-2:-1]# 获取前2行print df[0:2]# 获取'a','b'列， 在df直接取的情况下，不能使用'a':'b', 使用['a', 'b']代替，而且不能和行出现在同一个数组中print df[['a','b']]# 第一行，'a','b'列， 在df直接取的情况下，不能使用'a':'b', 使用['a', 'b']代替，而且不能和行出现在同一个数组中，而且必须出现在列后，df[0:1， [['a','b']]]这种写法非法# 等价于 df.ix[0:1, 'a':'b']print df[0:1][['a','b']]print df.ix[0:1, 'a':'b']print df.ix[0:1, ['a','b']]print df.ix[0:1][['a','b']]#操作列#获取列最后一行print df['a'][-1]#获取列最后两行print df['a'][-2:]#---------------------------------------直接用df获取数据-----------------------------------------------------------#---------------------------------------直接用at获取数据-----------------------------------------------------------print df.at['A', 'a']#---------------------------------------直接用at获取数据-----------------------------------------------------------#---------------------------------------直接用iat获取数据-----------------------------------------------------------print df.iat[0, 0]#---------------------------------------直接用iat获取数据-----------------------------------------------------------