[ ]	按np数组方式访问一列数据	df[‘A’]或者 df.T[‘bar’][‘two]	df.T[‘bar’][‘two]比df.T[‘bar’,’two’]更低效,因为在索引[‘two‘]之前创建了一个临时数组
iloc[]	基于整数索引，可一次访问多行一行或一个标量	df.iloc[:2, : ]	选择一行df.iloc[100]
loc[]	基于字符标签索引，可一次访问多行一行或一个标量	df.loc[‘bar’,’two’]	有一个意外好处，只要不做切片，可以用index的整数来索引具体的行
iat[]	基于整数索引，一次访问一个标量	df.iat[1,2 ]	速度比iloc快很多
at[]	基于字符标签索引，一次访问一个标量	df.at[(‘bar’,’two’), ‘A’]	速度比loc快很多
ix[]	先用 loc 的方式索引，如果失败再用 iloc 的方式索引	test.ix[i,’lng’]	支持整数，字符标签混合索引
get_value()	快速索引dataframe中单个值	df.getvalue((‘bar’ , ‘two’), ‘B’)	速度最快
xs()	多用于层次索引；不能精确定位到一个数据单元格；只能读取数据，不能写入数据	df.xs((‘baz’,’one’), level=(‘first’,’second’))