3、pandas的loc和iloc数据筛选

当利用pandas新建好DataFrame之后，经常需要对部分内容进行选取、修改、新增、删除等，进行这些操作的前提就是要先选取数据。

选择一列或者多列（选择多列时要把选择的内容变成list，也就是要两个方括号）：

选择一列 选择多列

选择一行或多行（loc函数）：

选择连续和非连续的行（以索引标签为选择参数）：

选择连续多行 选择多行

选择包含某个特定值的行（以具体行的值为参数）：

选择包含某一特定值的行

选择包含多个变量要求的行（各个变量之间要用圆括号括起来，汉字的条件要用名称索引法（中括号）而不能用点取法）：

选择包含多个条件的行

选择包含多个变量条件的行和特定要求的列：

选择包含多个条件的行和特定条件的列

选择某一个元素值（其中loc是按索引选取，iloc是按位置选取）：

选择某一个元素值

iloc是按位置选取的（方法跟loc类似）：

用iloc筛选

.iloc使用全是以0开头的行号和列号，不能直接用其它索引。而.loc使用的实际设置的索引和列名。这就是.loc和.iloc的区别。在实际运用中，我还发现一点区别，.iloc只能选取数据表里实际有的行和列，而.loc可以选取没有的行和列，赋值后就可以添加新行或者列。

在实际的使用中更推荐使用loc函数，因为iloc的应用场景较少。