读取数据集 读取三列数据 读取一列，两列数据 过滤数据 对比两种过滤，显示列的方式 ...

pandas的索引操作可以快速的完成多种功能。 1. 首先pandas创建DataFrame，创建DataFrame格式数据有多种方式，可以使用数组、列表、字典等； 2. 直接列名检索 3. 同时取多列数据 4. 切片索引 ...

隐式定位：df.loc 获取前三行，第id,x0,x1列 获取索引0，3行，以及"x0"到 "x10" 之间所有列 显示定位：df.iloc 获取第一行第三行，索引1和索引3列（索引row,col都是0开始）： 通过索引获取索引 ...

首先，介绍这三种方法的概述： loc: loc gets rows (or columns) with particular labels from the index. loc从索引中获取具有特定标签的行（或列）。这里的关键是：标签。标签的理解就是name名字。 iloc: gets ...

oc与iloc函数 loc函数 import pandas as pd import numpy # 导入数据 df = pd.read_csv(filepath_or_buffer="D://movie.csv") df_new = df.set_index(["country ...

pandas.DataFrame.iloc iloc基于位置进行索引，主要是整数，也可以用布尔数组 iloc的输入可以是：单个整数、整数列表或数组、整数切片、布尔数组 pandas.DataFrame.loc loc基于行和列的标签进行索引 loc的输入可以是：单个标签 ...

loc：通过行标签索引数据 iloc：通过行号索引行数据 ix：通过行标签或行号索引数据（基于loc和iloc的混合） 代码： 结果： 分析： loc（）是根据table的行标签获取一行数据 iloc（）是根据table的行索引获取一行数据 ix ...

df.at 一次只能访问一个值。 df.loc能够选取多行多列。 at修改值的速度大概是loc的十倍。 来源: https://stackoverflow.com/questions/37216485/pandas-at-versus-loc ...