近期學習到了loc和iloc的切片用法，發現用法實在是很多，所以用一個簡單的例子進行總結用法，期間也借鑒了大量筆記，如果有錯誤的地方，期待小伙伴們評論區指正。
pandas以類似字典的方式來獲取某一列的值。
數據data.csv分布如下：

查看數據：

import pandas as pddata = pd.read_csv('./data.csv',index_col=0,encoding='gb2312')
print(data)
print(data.shape)
index = data.index
col = data.columns
print(index)
print(col)

python list，結果如下：

   A   B   C   D   E   F
a   1   2   3   4   5   6
b   7   8   9  10  11  12
c  13  14  15  16  17  18
d  19  20  21  22  23  24
e  25  26  27  28  29  30
f  31  32  33  34  35  36
g  37  38  39  40  41  42
h  43  44  45  46  47  48
(8, 6)
Index(['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h'], dtype='object')
Index(['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F'], dtype='object')

可以看出index為列索引標簽，columns為行索引標簽，此時該矩陣為8*6的一個矩陣。

loc:標簽索引

也就是采用行列標簽來進行索引
為了便于理解，我們將loc和iloc舉的例子一一對應，如果有不懂的小伙伴歡迎評論區互動。

1. 當我們想獲取第一行到第二行，第一列到第三列的數值時：

x = data.loc['a':'b','A':'C']
print(x)

結果如下：

   A  B  C
a  1  2  3
b  7  8  9

2. 當我們需要獲取前兩行所有列的數據時：

x = data.loc['a':'b',:]
print(x)

python corr，結果如下：

   A  B  C   D   E   F
a  1  2  3   4   5   6
b  7  8  9  10  11  12

3. 當我們需要獲取第二列到第三列所有行的數據時：

x = data.loc[:,'B':'C']
print(x)

結果如下：

    B   C
a   2   3
b   8   9
c  14  15
d  20  21
e  26  27
f  32  33
g  38  39
h  44  45

4. 如果想要索引間隔的行和列：
   例如獲取第二行和第四行且位于第一列和第四列的數值

x=data.loc[['b','d'],['A','D']]
print(x)

結果如下:

    A   D
b   7  10
d  19  22

5.按照條件進行索引，例如獲取A列中數值大于19，同時位于第三列和第五列的數值：

x=data.loc[data['A'] > 19, ['C', 'E']]
print(x)

python df.loc？結果如下：

    C   E
e  27  29
f  33  35
g  39  41
h  45  47

iloc:位置索引

1. 當我們想獲取第一行到第二行，第一列到第三列的數值時：

x = data.iloc[0:2,0:3]
print(x)

結果如下：

   A  B  C
a  1  2  3
b  7  8  9

2. 當我們需要獲取前兩行所有列的數據時：

x = data.iloc[0:2,:]
print(x)

結果如下：

   A  B  C   D   E   F
a  1  2  3   4   5   6
b  7  8  9  10  11  12

3. 當我們需要獲取第二列到第三列所有行的數據時：

x = data.iloc[:,1:3]
print(x)

結果如下：

    B   C
a   2   3
b   8   9
c  14  15
d  20  21
e  26  27
f  32  33
g  38  39
h  44  45

4. 如果想要索引間隔的行和列：
   例如獲取第二行和第四行且位于第一列和第四列的數值

x=data.iloc[[1,3],[0,3]]
print(x)

python enumerate，結果如下：

    A   D
b   7  10
d  19  22

5.按照條件進行索引，例如獲取A列中數值大于19，同時位于第三列和第五列的數值：

x=data.iloc[(data['A'] > 19).values, [2, 4]]
print(x)

結果如下：

    C   E
e  27  29
f  33  35
g  39  41
h  45  47

總結： 所以我們可以總結得到loc和iloc的用法，data.loc[想要索引的行標簽,想要索引的列標簽]，data.iloc[想要索引的行,想要索引的列]