田野里，高粱像喝醉了酒，频频点头；玉米正在变黄了的衣服里睡大觉；大豆也小坡了肚皮，蹦了出来；小白菜像列队的士兵整齐地排列在在菜地里。农民正忙忙碌碌地收获着一年的成果，田野里不时传出阵阵欢笑声。啊，秋天的景色真美啊！
相信很多人像我一样在学习python，pandas过程中对数据的选取和修改有很大的困惑（也许是深受Matlab）的影响。。。
到今天终于完全搞清楚了！！！
先手工生出一个数据框吧
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(np.arange(0,60,2).reshape(10,3),columns=list('abc'))
df 是这样子滴
那么这三种选取数据的方式该怎么选择呢？
一、当每列已有column name时，用 df [ 'a' ] 就能选取出一整列数据。如果你知道column names 和index，且两者都很好输入，可以选择 .loc
df.loc[0, 'a'] df.loc[0:3, ['a', 'b']] df.loc[[1, 5], ['b', 'c']]
由于这边我们没有命名index，所以是DataFrame自动赋予的，为数字0-9
二、如果我们嫌column name太长了，输入不方便，有或者index是一列时间序列，更不好输入，那就可以选择 .iloc了。这边的 i 我觉得代表index，比较好记点。
df.iloc[1,1] df.iloc[0:3, [0,1]] df.iloc[[0, 3, 5], 0:2]
iloc 使得我们可以对column使用slice（切片）的方法对数据进行选取。
三、.ix 的功能就更强大了，它允许我们混合使用下标和名称进行选取。 可以说它涵盖了前面所有的用法。基本上把前面的都换成df.ix 都能成功，但是有一点，就是
df.ix [ [ ..1.. ], [..2..] ], 1框内必须统一，必须同时是下标或者名称，2框也一样。 BTW， 1框是用来指定row，2框是指定column， 当然上面所有的取数方法都是这个规则。
这就是我目前的领悟吧。
以上这篇python pandas.DataFrame选取、修改数据最好用.loc,.iloc,.ix实现就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。