loc函数：通过行索引 “Index” 中的具体值来取行数据（如取”Index”为”A”的行）
iloc函数：通过行号来取行数据（如取第二行的数据）
本文给出loc、iloc常见的五种用法，并附上详细代码。
1. 利用loc、iloc提取行数据
import numpy as np import pandas as pd #创建一个Dataframe data=pd.DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4),index=list('abcd'),columns=list('ABCD')) In[1]: data Out[1]: A B C D a 0 1 2 3 b 4 5 6 7 c 8 9 10 11 d 12 13 14 15 #取索引为'a'的行 In[2]: data.loc['a'] Out[2]: A 0 B 1 C 2 D 3 #取第一行数据，索引为'a'的行就是第一行，所以结果相同 In[3]: data.iloc[0] Out[3]: A 0 B 1 C 2 D 32. 利用loc、iloc提取列数据
In[4]:data.loc[:,['A']] #取'A'列所有行，多取几列格式为 data.loc[:,['A','B']] Out[4]: A a 0 b 4 c 8 d 12 In[5]:data.iloc[:,[0]] #取第0列所有行，多取几列格式为 data.iloc[:,[0,1]] Out[5]: A a 0 b 4 c 8 d 12 3.利用loc、iloc提取指定行、指定列数据
In[6]:data.loc[['a','b'],['A','B']] #提取index为'a','b',列名为'A','B'中的数据 Out[6]: A B a 0 1 b 4 5 In[7]:data.iloc[[0,1],[0,1]] #提取第0、1行，第0、1列中的数据 Out[7]: A B a 0 1 b 4 5
4.利用loc、iloc提取所有数据
In[8]:data.loc[:,:] #取A,B,C,D列的所有行 Out[8]: A B C D a 0 1 2 3 b 4 5 6 7 c 8 9 10 11 d 12 13 14 15 In[9]:data.iloc[:,:] #取第0,1,2,3列的所有行 Out[9]: A B C D a 0 1 2 3 b 4 5 6 7 c 8 9 10 11 d 12 13 14 155.利用loc函数，根据某个数据来提取数据所在的行
In[10]: data.loc[data['A']==0] #提取data数据(筛选条件: A列中数字为0所在的行数据) Out[10]: A B C D a 0 1 2 3 In[11]: data.loc[(data['A']==0)&(data['B']==2)] #提取data数据(多个筛选条件) Out[11]: A B C D a 0 1 2 3同时，以下几种写法也可提取数据所在的行，与第五种用法类似，仅作补充。
In[12]: data[data['A']==0] #dataframe用法 In[13]: data[data['A'].isin([0])] #isin函数 In[14]: data[(data['A']==0)&(data['B']==2)] #dataframe用法 In[15]: data[(data['A'].isin([0]))&(data['B'].isin([2]))] #isin函数 Out[15]: A B C D a 0 1 2 3利用loc函数的时候，当index相同时，会将相同的Index全部提取出来，优点是：如果index是人名，数据框为所有人的数据，那么我可以将某个人的多条数据提取出来分析；缺点是：如果index不具有特定意义，而且重复，那么提取的数据需要进一步处理,可用.reset_index()函数重置index
同样：at与iat函数可抽取指定行列的值，详情见博文（DataFrame中at、iat函数详解）
最后：本博文中loc与iloc函数可提取指定行列数据，删除Dateframe指定行列数据可参考博主下列博文（点击跳转）：
- Drop函数与isin函数（DataFrame删除指定行列）
- DataFrame提取（删除）指定行列（isin函数、drop函数）（高级用法详解，示例源码）
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