私は数日のプログラム、深く感じたPython言語の強力なデータインデックス機能のための（特にnumpyの、パンダ）を書きました。これによって要約：
ILOCとLOC違い
https://www.cnblogs.com/ghllfl/p/8481576.html
LOC：行の行インデックスタグデータによる
例LOC [n]はn番目の行（インデックス整数）のインデックスを示し
LOC [「D」]は最初の「D」線（インデックス文字）のインデックスを示し
ILOC：行番号ではなく、文字によるデータ取得行
IX：最初の二つのハイブリッドインデックスの組み合わせ
3種類の間：
IX / LOCは、行と行ラベルインデックス番号、例えばdf.loc [ 'A']、df.locすることにより行うことができる[1]、df.ix [ 'A']、
df.ixの[1]
唯一の行番号インデックスを介しILOC、df.iloc df.iloc [ 'A']が間違っている間[0]であります
推奨：可能な限り、インデックスにILOCとインデックスの行数、ときに、ラベルインデックスLOCを使用した場合、IXは使用しないようにしてください。