4.数据选择

4.1列选择

4.1.1 选择某一列/某几列（位置索引）

在Python中我们要想获取某列只需要在表df后面的方括号中指明要选择的列名即可。如果是一列，则只需要传入一个列名。

如果是同时选择多列，则传入多个列名即可，多个列名用一个list存起来。

除了传入具体的列名，我们还可以传入具体列的位置，即第几列，对数据进行选取，通过传入位置来获取数据时需要用到iloc方法。

在上面的代码中，iloc 后的方括号中逗号之前的部分表示要获取的行的位置，只输入一个冒号，不输入任何数值表示获取所有的行；逗号之后的方括号表示要获取的列的位置，列的位置同样是也是从0开始计数。我们把这种通过传入具体位置来选择数据的方式称为位置索引。

4.1.2 选择连续的某几列（切片索引）

在Python中可以通过前面介绍的普通索引和位置索引获取某一列或多列的数据。当你要获取的是连续的某几列，用普通索引和位置索引也是可以做到的，但是因为你要获取的列是连续的，所以只要传入这些连续列的位置区间即可，同样需要用到iloc方法。

在上面的代码中，iloc 后的方括号中逗号之前的表示选择的行，当只传入一个冒号时，表示选择所有行；逗号后面表示要选择列的位置区间，0:3表示选择第1列到第4列之间的值（包含第1列但不包含第4列），我们把这种通过传入一个位置区间来获取数据的方式称为切片索引。

4.2 行选择

4.2.1 选择某一行/某几行

在Python中，获取行的方式主要有两种，一种是普通索引，即传入具体行索引的名称，需要用到loc方法；另一种是位置索引，即传入具体的行数，需要用到iloc方法。

还可以利用iloc方法

4.2.2 选择连续的某几行

在Python中，选择连续的某几行时，你同样可以把要选择的每一个行索引名字或者行索引的位置输进去。很显然这是没有必要的，只要把连续行的位置用一个区间表示，然后传给iloc即可。

4.2.3 选择满足条件的行

在Python中，我们直接在表名后面指明哪列要满足什么条件，就可以把满足条件的数据筛选出来。

传入的条件还可以是多个，如下为选择的年龄小于18且唯一识别码小于150的数据。

4.3 行列同时选择

上面的数据选择都是针对单一的行或列进行选择，实际业务中我们也会用到行、列同时选择，所谓的行、列同时选择就是选择出行和列的相交部分。

4.3.1 普通索引+普通索引选择指定的行和列

普通索引+普通索引就是通过同时传入行和列的索引名称进行数据选择，需要用到loc方法。

loc方法中的第一对方括号表示行索引的选择，传入行索引名称；loc方法中的第二对方括号表示列索引的选择，传入列索引名称。

4.3.2 位置索引+位置索引选择指定的行和列

位置索引+位置索引是通过同时传入行、列索引的位置来获取数据，需要用到iloc方法。

在iloc方法中的第一对方括号表示行索引的选择，传入要选择行索引的位置；第二对方括号表示列索引的选择，传入要选择列索引的位置。行和列索引的位置都是从0开始计数。

4.3.3 布尔索引+普通索引选择指定的行和列

布尔索引+普通索引是先对表进行布尔索引选择行，然后通过普通索引选择列。

上面的代码表示选择年龄小于18的唯一识别码和年龄，先通过布尔索引选择出年龄小于18的所有行，然后通过普通索引选择唯一识别码和年龄这两列。

4.3.4 切片索引+切片索引选择指定的行和列

切片索引+切片索引是通过同时传入行、列索引的位置区间进行数据选择。