在使用DataFrame时我们经常涉及到行和列的获取，下面将介绍基础版的通过行和列的索引名或者位置来提取DataFrame中的信息。
目前Python 3.7中涉及到的行和列的索引主要有四个.at .iat .loc .iloc 其中只要加上了i就表示是使用行列的索引位置，即0开始的数据进行索引.
进一步分类at[x,y]是提取某一个具体的值，同时需要行索引和列索引的信息x 是行，y 是列；loc则是提取行和列，loc[x,y]，x表示行信息，y表示列信息；x单独存在时就表示提取行。x和y可以是列表，单个行和列时可以是字符串，也可以使用 a:b。提取列还可以则直接使用df[col_name],但是不能提取连续的列，所以还得使用loc.
此外还可以使用布尔值进行提取。
综上，提取列可以使用
df.col_name,
df[col_name],
df[[col_name1,col_name2]],
df[col_name1,col_name2],
df.loc[:,col_name] ,
df.iloc[:,col_x]
提取行使用
df.loc[row_name],
df.loc[[row_name1,row_name2]],
df.iloc[row_x] ,
df.iloc[[row_x1,row_x2]] ,
df.loc[row_name,:] ,
df.iloc[row_x,:]
提取某个位置的元素使用 df.at[row_name,col_name],df.iat[row_x,col_x],df.loc[row_name,col_name],df.iloc[row_x,col_x]
提取一块则使用
df.loc[[row_name1,row_name2],[col_name1,col_name2],
df.loc[row_name1:row_name2,col_name1:col_name2]
df.iloc[[row_x1,row_x2],[col_x1,col_x2]],
df.iloc[row_x1:row_x2,col_x1:col_x2]
df.loc[:,[col_name1,col_name2]]
df.loc[ row_name1:row_name2,:]
df = pd.DataFrame([[0, 2, 3], [0, 4, 1], [10, 20, 30]],
index=[4, 5, 6], columns=['A', 'B', 'C'])
A B C
4 0 2 3
5 0 4 1
6 10 20 30
df2 = pd.DataFrame([[0, 2, 3], [0, 4, 1], [10, 20, 30]],
columns=['A', 'B', 'C'])
# at+行名称和列名称 行名 列名可以是默认的位置索引,但是已经有行名和列名的情况下，就不能使用默认的位置索引
df.at[4, 'B'] #必须使用行名称或者列名称
2
df.at[2, 'B'] #报错
df.iat[1, 2] #必须使用行和列的位置索引
1
df.loc[0].iat[1] # 先选取行，再选取列的位置文章浏览阅读1.1w次，点赞7次，收藏34次。vue-grid-layout的使用、实例、遇到的问题和解决方案_vue-grid-layout
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