DataFrame行和列的差别

情景为：有一个DataFrame, 有自己的行索引和列索引。则df.index 与 df.columns在数据类型或数据结构上有什么差别？

type(t0.index): pandas.core.indexes.numeric.Int64Index
type(t0.columns):pandas.core.indexes.base.Index
t0.index.values: array(````,dtype=int64)
t0.columns.values:array(```,dtype=object)

利用索引批量读取，DataFrame按行列索引进行筛选，DataFrame切片。
s = []
for I in t.index:
s.append(str(i))
df.loc(df.index,s)才可以拿出来，而不能df.loc(df.index,df.index)
所以如此看来，当需要用index来拿列中的数据时，需要对拿出来的数据做类型转换，然后再批量读写。
总结：DataFrame切片就两个核心操作，loc 与 iloc, 剩下的问题都需要通过数据处理或者转化来解决。