顯示索引和隱式索引
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'姓名':['張三','李四','王五'],'成績(jī)':[85,59,76]})
傳入冒號(hào)‘:'，表示所有行或者列
顯示索引：.loc,第一個(gè)參數(shù)為 index切片，第二個(gè)為 columns列名
df.loc[2] #index為2的記錄,這里是王五的成績(jī)。
df.loc[:,'姓名'] #第一個(gè)參數(shù)為冒號(hào)，表示所有行，這里是篩選姓名這列記錄。
隱式索引：.iloc（integer_location）， 只能傳入整數(shù)。
df.iloc[:2,:] #張三和李四的成績(jī),跟列表切片一樣，冒號(hào)左閉右開(kāi)。
df.iloc[:,'成績(jī)'] #輸入中文，這里就報(bào)錯(cuò)了，只能使用整數(shù)。
也可以使用at定位到某個(gè)元素
語(yǔ)法規(guī)則：df.at[index,columns]
df.at[1,'成績(jī)'] #使用索引標(biāo)簽，李四的成績(jī)
df.iat[1,1] #類(lèi)似于iloc使用隱式索引訪問(wèn)某個(gè)元素
補(bǔ)充：pandas快速定位某一列中存在某值的所有行,loc, at, ==對(duì)比
如下所示：
from datetime import datetime
from time import time
直接方括號(hào)定位相等的列
start = time()
for disk in goodDiskName2016[:100]:
____ST4000DM000_2016_good_feature27[ST4000DM000_2016_good_feature27.serial_number==disk][features27[0]]
time()-start
消耗時(shí)間
直接loc定位相等的
start = time()
for disk in goodDiskName2016[:100]: ____ST4000DM000_2016_good_feature27.loc[ST4000DM000_2016_good_feature27.serial_number==disk][features27[0]]
time()-start
消耗時(shí)間：
先將這一列設(shè)置為index，然后通過(guò)loc查找
b = ST4000DM000_2016_good_feature27.set_index('serial_number')
start = time()
for disk in goodDiskName2016[:100]:
b.loc[disk][features27[0]]
time()-start
消耗時(shí)間：
設(shè)置為index后用at定位
start = time()
for disk in goodDiskName2016[:100]:
b.at[disk,features27[0]]
time()-start
消耗時(shí)間：
以上為個(gè)人經(jīng)驗(yàn)，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。如有錯(cuò)誤或未考慮完全的地方，望不吝賜教。
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