一、索引的概述

很多人在使用Pandas选取数据时，总会迷失在data[]、iloc()、loc()、ix()、at()、iat()中，似乎记得，又似乎不记得，每到用时都需要百度，不知所以然的解决了问题，下次继续百度，记忆点基本上非常混乱。本文就是希望能解决这个问题，通过一个简单的DataFrame彻底搞明白这三个函数到底有什么区别，又该怎么使用，希望对你有用。

日常使用中，推荐使用loc和iloc进行索引，loc是指location的意思，iloc中的 i 是指integer，这两个方法容易混淆，可以使用特殊方式来加强记忆。

iloc：基于位置，用行号、列号进行索引，i 可以看着 int，因此 iloc 只能用整数来索引，例如data.iloc[0:2,:]

loc ：基于标签，用行名、列名进行索引，数据的index经常为整数，因此 loc 的使用范围要远高于iloc，loc可以使用整数切片、名称(index,columns)索引、也可以切片和名称混合使用。例如：data.loc[0:5:,'row1':'row2']

我们简单构造一个数据集，在下面的案例中需要用到。

import pandas as pdimport numpy  as npdata = pd.DataFrame(np.arange(25).reshape(5, 5),                   index = ['row1', 'row2','row3','row4','row5'],                   columns=['col1', 'col2','col3','col4', 'col5'])data       col1  col2  col3  col4  col5row1     0     1     2     3     4row2     5     6     7     8     9row3    10    11    12    13    14row4    15    16    17    18    19row5    20    21    22    23    24

二、用列名直接索引（不推荐）

取一列：data['col1'] 即取得第一列，得到的是一个Series对象。

取多列：data[['col1','col2']]

注意：

用data['row1'] 、data[0]、data[:,0]、data[0,:]、data[:,'col1':'col2'] 统统都会报错的，这类命令只能用来按列名取一列或多列。

data['col1']row1     0row2     5row3    10row4    15row5    20Name: col1, dtype: int32
data[['col1','col2']]       col1  col2row1     0     1row2     5     6row3    10    11row4    15    16row5    20    21
#下面的命令直接应用都会报错，但是用loc 和 iloc 就不会报错data['row1']data[0]data[:,0]data[0,:]data[:,'col1':'col2'] #TypeError: '(slice(None, None, None), 0)' is an invalid key

三、用行号直接索引（不推荐）

data[0:2]代表取得第0行和第1行

注意：

只取一行的话，要用data[0:1]，不能用data[0]。data[0:2,]也会报错

data[0:2] col1 col2 col3 col4 col5row1 0 1 2 3 4row2 5 6 7 8 9

四、iloc按行号、列号来索引（推荐）

1)取一行：data.iloc[0] 、data.iloc[0,:]

2)取多行：data.iloc[[0,2]] 、data.iloc[[0,2],:]

3)取连续多行：data.iloc[0:2] 、data.iloc[0:2,:]

4)取一列： data.iloc[:,0]

5)取多列：data.iloc[:,[0,2]]、data.iloc[:,[0,2]]

6)取连续多列 ：data.iloc[:,0:2]

注意：

取行的时候可以不提列，也可以用"，："来指全列

取列的时候必须用"：，"来指定全行。

可以使用一个数字来代表一个，可以使用一个列表[a,b]代表多个，也可以使用a:b代表连续多个。

data.iloc[0]col1    0col2    1col3    2col4    3col5    4data.iloc[:,2:4]      col3  col4row1     2     3row2     7     8row3    12    13row4    17    18row5    22    23

五、loc按行名、列名来索引（推荐）

1)取一行：data.loc['row1'] 、data.loc['row1',:]

2)取多行：data.loc[['row1','row2']] 、data.loc[['row1','row2'],:]

3)取连续多行：data.loc['row1':'row2'] 、data.loc['row1':'row2',:]

4)取一列：data.loc[:,'col1']

5)取多列：data.loc[:,['row1','row2']]

6)取连续多列：data.loc[:,'row1':'row2']

注意：

取行的时候可以不提列，也可以用"，："来指全列。

取列的时候必须用"：，"来指定全行。

可以使用一个数字来代表一个，可以使用一个list ['a','b']代表多个，也可以使用'a':'b'代表连续多个。

data.loc[:,'col1':'col3']       col1  col2  col3row1     0     1     2row2     5     6     7row3    10    11    12row4    15    16    17row5    20    21    22
#当索引为整数时，可以用整数进行索引data = pd.DataFrame(np.arange(25).reshape(5, 5),                   columns=['col1', 'col2','col3','col4', 'col5'])   col1  col2  col3  col4  col50     0     1     2     3     41     5     6     7     8     92    10    11    12    13    143    15    16    17    18    194    20    21    22    23    24data.loc[0:3,'col1':'col3']    col1  col2  col30     0     1     21     5     6     72    10    11    123    15    16    17