.loc，.iloc，.ix python

python 中根据位置取值

.loc，.iloc，.ix

还可以通过每一行的索引和列的索引，把需要的行和列单独取出来.loc主要是针对字符串的，当索引是字符串那么就用.loc，如果索引是数字，

就用iloc

[python]  view plain  copy

1. import numpy as np  
2. import pandas as pd  
3. 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

[python]  view plain  copy

1. df.loc[0, 'a']  
2. df.loc[0:3, ['a', 'b']]  
3. 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。

[python]  view plain  copy

1. df.iloc[1,1]  
2. df.iloc[0:3, [0,1]]  
3. 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。