loc(location)為Selection by Label函數，即通過標簽(行列索引的具體值)來索引數據，由于loc函數中索引的標簽是str類型，所以標簽的開頭和結尾都要寫。

            
              import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(np.arange(0,60,2).reshape(10,3),columns=list('abc'))
df.loc[0:2,['b','c']]#默認行索引情況下，選取df前三行的b,c兩列
df.loc[:,'a':'c']#選取df的a到c列，c列也包含在內，且單獨的:表示所有行

            
          

高級用法：

            
              df.loc[df['b'][(df['b'] > 49)|(df['b'] < 10)].index, 'b'] = np.nan#將b列中所有大于49或小于10的值賦值為null值
df.loc[(df['b'].isnull()), 'b'] = 0#再將b列中所有null值全部賦值為0
df.loc[(df['b'].notnull()), 'b'] = 0#或將b列中所有非null值全部賦值為0
df_a,df_c = df.loc[(df['b'] > 50)|(df['b'] < 10),('a','c')].values[2]#根據b列中的值來選取a,c兩列的值，并將返回結果中的第三行賦值到df_a和df_c中

            
          

iloc(integer location)為Selection by Position函數，即通過位置(軸0到軸-1)來索引數據，由于iloc函數中索引的位置是int類型，在選取行列時要注意前閉后開。

            
              df.iloc[0:2,[0,1]]#選取df前兩行的第一和第二列，行序號為2的第三行不包括在內
df.iloc[:,0:3]#選取df的前三列，行序號為3的第四行不包括在內

            
          

loc和iloc函數的兩個參數既可以是列表也可以是單個字符(整數)，如果兩個參數都為列表則返回的是DataFrame，否則，則為Series。

            
              df.iloc[0:2,[0,1]]#返回對象類型為DataFrame
df.iloc[1,0:2]#返回對象為Series
df.loc[0:1,['b','c']]#返回對象為DataFrame
df.loc[1,'a':'c']#返回對象為Series
df.loc[:,['b','c']]#返回對象為DataFrame