前段时间看Think Python里面有句话记忆犹新，大概意思是：有时候Python让我们感到困惑，是因为实现一个效果的方法太多，而不是太少。
确实如此，Pandas的DataFrame数据选取就存在这样的问题。本来理解列表索引（了解列表索引请参考：一张图弄懂python索引和切片）就已经很困难了，DataFrame还带这么多方法。
废话少说，直接上结果。
1、loc：通过标签选取数据，即通过index和columns的值进行选取。loc方法有两个参数，按顺序控制行列选取。
#示例数据集
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
#如果索引的标签不在index或columns范围则会报错，a标签在列中，loc的第一个参数为行索引。
df.loc['a']
Traceback (most recent call last):
……
KeyError: 'the label [a] is not in the [index]'
2、iloc：通过行号选取数据，即通过数据所在的自然行列数为选取数据。iloc方法也有两个参数，按顺序控制行列选取。
注意：行号和索引有所差异，进行筛选后的数据行号会根据新的DataFrame变化，而索引不会发生变化。
df
Out[196]:
a b c
d 0 1 2
e 3 4 5
f 6 7 8
g 9 10 11
#选取一行
df.iloc[0]
Out[197]:
a 0
b 1
c 2
Name: d, dtype: int32
#选取多行
df.iloc[0:2]
Out[198]:
a b c
d 0 1 2
e 3 4 5
#选取一列或多列
df.iloc[:,2:3]
Out[199]:
c
d 2
e 5
f 8
g 11
3、ix：混合索引，同时通过标签和行号选取数据。ix方法也有两个参数，按顺序控制行列选取。
注意：ix的两个参数中，每个参数在索引时必须保持只使用标签或行号进行数据选取，否则会返回一部分控制结果。
df
Out[200]:
a b c
d 0 1 2
e 3 4 5
f 6 7 8
g 9 10 11
#选取一行
df.ix[1]
Out[201]:
a 3
b 4
c 5
Name: e, dtype: int32
#错误的混合索引（想选取第一行和e行）
df.ix[[0,'e']]
Out[202]:
a b c
0 NaN NaN NaN
e 3.0 4.0 5.0
#选取区域（e行的前两列）
df.ix['e':,:2]
Out[203]:
a b
e 3 4
f 6 7
g 9 10
4、at/iat：通过标签或行号获取某个数值的具体位置。
df
Out[204]:
a b c
d 0 1 2
e 3 4 5
f 6 7 8
g 9 10 11
#获取第2行，第3列位置的数据
df.iat[1,2]
Out[205]: 5
#获取f行，a列位置的数据
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
#选取行
df[0:3]
Out[209]:
a b c
d 0 1 2
e 3 4 5
f 6 7 8
#选取列
df['a']
Out[210]:
d 0
e 3
f 6
g 9
Name: a, dtype: int32
#选取多列
df[['a','c']]
Out[211]:
a c
d 0 2
e 3 5
f 6 8
g 9 11
#行号和区间索引只能用于行（预想选取C列的数据，
#但这里选取除了df的所有数据，区间索引只能用于行，
#因defg均>c，所以所有行均被选取出来）
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.选取列
df.a
Out[214]:
d 0
e 3
f 6
g 9
Name: a, dtype: int32
#不能使用df.选择行
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、总结
1）.loc,.iloc,.ix,只加第一个参数如.loc([1,2]),.iloc([2:3]),.ix[2]…则进行的是行选择
2）.loc,.at，选列是只能是列名，不能是position
3）.iloc,.iat，选列是只能是position，不能是列名
4）df[]只能进行行选择，或列选择，不能同时进行列选择，列选择只能是列名。行号和区间选择只能进行行选择。当index和columns标签值存在重复时，通过标签选择会优先返回行数据。df.只能进行列选择，不能进行行选择。