3 区域选取
区域选取可以从多个维度（行和列）对数据进行筛选，可以通过df.loc[]，df.iloc[]，df.ix[]三种方法实现。采用df.loc[]，df.iloc[]，df.ix[]这三种方法进行数据选取时，方括号内必须有两个参数，第一个参数是对行的筛选条件，第二个参数是对列的筛选条件，两个参数用逗号隔开。df.loc[]，df.iloc[]，df.ix[]的区别如下：
df.loc[]只能使用标签索引，不能使用整数索引，通过便签索引切边进行筛选时，前闭后闭。
df.iloc[]只能使用整数索引，不能使用标签索引，通过整数索引切边进行筛选时，前闭后开。；
df.ix[]既可以使用标签索引，也可以使用整数索引。
下面分别通过实例演示这三种方法。
3.1 df.loc[]
1）对行进行选取
选取索引为‘a’的行：
>>> df.loc['a', :] name Joe age 25 gender 1 isMarried yes Name: a, dtype: object
选取索引为‘a’或‘b’或‘c’的行
>>> df.loc[['a','b','c'], :] name age gender isMarried a Joe 25.0 1 yes b Mike 32.0 0 yes c Jack 18.0 1 no
选取从‘a’到‘d’的所有行（包括‘d’行）
>>> df.loc['a':'d', :] name age gender isMarried a Joe 25.0 1 yes b Mike 32.0 0 yes c Jack 18.0 1 no d Rose NaN 1 yes
用布尔数组选取前3行
>>> df.loc[[True,True,True,False,False,False], :] name age gender isMarried a Joe 25.0 1 yes b Mike 32.0 0 yes c Jack 18.0 1 no
选取所有age大于30的行
>>> df.loc[df['age']>30,:] name age gender isMarried b Mike 32.0 0 yes g Wansi 41.0 0 no i Jason 37.0 1 no j Even 32.0 0 no
也可以使用下面两方法：
>>> df.loc[df.loc[:,'age']>30, :] name age gender isMarried b Mike 32.0 0 yes g Wansi 41.0 0 no i Jason 37.0 1 no j Even 32.0 0 no >>> df.loc[df.iloc[:,1]>30, :] name age gender isMarried b Mike 32.0 0 yes g Wansi 41.0 0 no i Jason 37.0 1 no j Even 32.0 0 no
用callable对象选取age大于30的所有行
>>> df.loc[lambda df:df['age'] > 30, :] name age gender isMarried b Mike 32.0 0 yes g Wansi 41.0 0 no i Jason 37.0 1 no j Even 32.0 0 no
2）对列选取
输出所有人的姓名（选取name列）
>>> df.loc[:, 'name'] a Joe b Mike c Jack d Rose e David f Marry g Wansi h Sidy i Jason j Even Name: name, dtype: object
输出所有人的姓名和年龄（选取name和age列）
>>> df.loc[:, 'name':'age'] name age a Joe 25.0 b Mike 32.0 c Jack 18.0 d Rose NaN e David 15.0 f Marry 20.0 g Wansi 41.0 h Sidy NaN i Jason 37.0 j Even 32.0
输出所有人的姓名、年龄、婚否（选取name、age、isMarried列）
>>> df.loc[:, ['name','age','isMarried']] name age isMarried a Joe 25.0 yes b Mike 32.0 yes c Jack 18.0 no d Rose NaN yes e David 15.0 no f Marry 20.0 no g Wansi 41.0 no h Sidy NaN yes i Jason 37.0 no j Even 32.0 no
用布尔数组的方式选取前3列
>>> df.loc[:, [True,True,True,False]] name age gender a Joe 25.0 1 b Mike 32.0 0 c Jack 18.0 1 d Rose NaN 1 e David 15.0 0 f Marry 20.0 1 g Wansi 41.0 0 h Sidy NaN 0 i Jason 37.0 1 j Even 32.0 0
3）同时对行和列进行筛选
输出年龄大于30的人的姓名和年龄
>>> df.loc[df['age']>30,['name','age']] name age b Mike 32.0 g Wansi 41.0 i Jason 37.0 j Even 32.0
输出行名为‘Mike’或‘Marry’的姓名和年龄
>>> df.loc[(df['name']=='Mike') |(df['name']=='Marry'),['name','age']] name age b Mike 32.0 f Marry 20.0
3.2 df.iloc[]
1）行选取
选取第2行
>>> df.iloc[1, :] name Mike age 32 gender 0 isMarried yes Name: b, dtype: object
选取前3行
>>> df.iloc[:3, :] name age gender isMarried a Joe 25.0 1 yes b Mike 32.0 0 yes c Jack 18.0 1 no
选取第2行、第4行、第6行
>>> df.iloc[[1,3,5],:] name age gender isMarried b Mike 32.0 0 yes d Rose NaN 1 yes f Marry 20.0 1 no
通过布尔数组选取前3行
>>> df.iloc[[True,True,True,False,False,False], :] name age gender isMarried a Joe 25.0 1 yes b Mike 32.0 0 yes c Jack 18.0 1 no
2）列选取
选取第2列
>>> df.iloc[:, 1] a 25.0 b 32.0 c 18.0 d NaN e 15.0 f 20.0 g 41.0 h NaN i 37.0 j 32.0 Name: age, dtype: float64
选取前3列
>>> df.iloc[:, 0:3] name age gender a Joe 25.0 1 b Mike 32.0 0 c Jack 18.0 1 d Rose NaN 1 e David 15.0 0 f Marry 20.0 1 g Wansi 41.0 0 h Sidy NaN 0 i Jason 37.0 1 j Even 32.0 0 l 选取第1列、第3列、第4列
选取第1列、第3列和第4列
>>> df.iloc[:, [0,2,3]] name gender isMarried a Joe 1 yes b Mike 0 yes c Jack 1 no d Rose 1 yes e David 0 no f Marry 1 no g Wansi 0 no h Sidy 0 yes i Jason 1 no j Even 0 no
通过布尔数组选取前3列
>>> df.iloc[:,[True,True,True,False]] name age gendera Joe 25.0 1b Mike 32.0 0c Jack 18.0 1d Rose NaN 1e David 15.0 0f Marry 20.0 1g Wansi 41.0 0h Sidy NaN 0i Jason 37.0 1j Even 32.0 0
3）同时选取行和列
选取第2行的第1列、第3列、第4列
>>> df.iloc[1, [0,2,3]] name Mike gender 0 isMarried yes Name: b, dtype: object
选取前3行的前3列
>>> df.iloc[:3, :3] name age gender a Joe 25.0 1 b Mike 32.0 0 c Jack 18.0 1
3.3 df.ix[]
df.ix[]既可以通过整数索引进行数据选取，也可以通过标签索引进行数据选取，换句话说，df.ix[]是df.loc[]和df.iloc[]的功能集合，且在同义词选取中，可以同时使用整数索引和标签索引。
选取第3行的name数据
>>> df.ix[2,'name'] 'Jack'
选取a行、c行的第1列，第2列和第4列数据
>>> df.ix[['a','c'], [0,1,3]] name age isMarried a Joe 25.0 yes c Jack 18.0 no
选取所有未婚者的姓名和年龄
>>> df.ix[df['isMarried']=='no',['name','age']] name age c Jack 18.0 e David 15.0 f Marry 20.0 g Wansi 41.0 i Jason 37.0 j Even 32.0
4 单元格选取
单元格选取包括df.at[]和df.iat[]两种方法。df.at[]和df.iat[]使用时必须输入两个参数，即行索引和列索引，其中df.at[]只能使用标签索引，df.iat[]只能使用整数索引。df.at[]和df.iat[]选取的都是单个单元格（单行单列），所以返回值都为基本数据类型。
4.1 df.at[]
选取b行的name列
>>> df.at['b','name'] 'Mike'
4.2 df.iat[]
选取第2行第1列
>>> df.iat[1,0] 'Mike'
5 拓展与总结
1）选取某一整行（多个整行）或某一整列（多个整列）数据时，可以用df[]、df.loc[]、df.iloc[]，此时df[]的方法书写要简单一些。
2）进行区域选取时，如果只能用标签索引，则使用df.loc[]或df.ix[]，如果只能用整数索引，则用df.iloc[]或df.ix[]。不过我看到有资料说，不建议使用df.ix[],因为df.loc[]和df.iloc[]更精确（有吗？我没理解精确在哪，望告知）。
3）如果选取单元格，则df.at[]、df.iat[]、df.loc[]、df.iloc[]都可以，不过要注意参数。
4）选取数据时，返回值存在以下情况：
如果返回值包括单行多列或多行单列时，返回值为Series对象；如果返回值包括多行多列时，返回值为DataFrame对象；如果返回值仅为一个单元格（单行单列）时，返回值为基本数据类型，例如str，int等。
5）df[]的方式只能选取行和列数据，不能精确到单元格，所以df[]的返回值一定DataFrame或Series对象。
6）当使用DataFrame的默认索引（整数索引）时，整数索引即为标签索引。例如，使用上面的data实例化一个DataFrame对象：
>>> df2 = pd.DataFrame(data) >>> df2.loc[1,'name'] 'Mike' >>> df2.iloc[1,0] 'Mike'
