df是一個dataframe，列名為A B C D

具體值如下：

A    B    C     D

0    ss   小紅  8

1    aa   小明  d

4    f          f

6    ak   小紫  7 

dataframe裡的屬性是不定的，空值預設為NA。

一、選取標籤為A和C的列，並且選完型別還是dataframe

df = df.loc[:, ['A', 'C']]

df = df.iloc[:, [0, 2]]

二、選取標籤為C並且只取前兩行，選完型別還是dataframe

df = df.loc[0:2, ['A', 'C']]  

df = df.iloc[0:2, [0, 2]] 

聰明的朋友已經看出iloc和loc的不同了：loc是根據dataframe的具體標籤選取列，而iloc是根據標籤所在的位置，從0開始計數。
 

"，"前面的"："表示選取整列，第二個示例中的的0:2表示選取第0行到第二行，這裡的0:2相當於[0,2）前閉後開，2是不在範圍之內的。

需要注意的是，如果是df = df.loc[0:2, ['A', 'C']]或者df = df.loc[0:2, ['A', 'C']]，切片之後型別依舊是dataframe，不能直接進行

加減乘除等操作的，比如dataframe的一列是數學成績(shuxue)，另一列為語文成績(yuwen)，現在需要求兩門課程的總和。可以使用df['shuxue'] + df['yuwen']（選取完之後型別為series）來獲得總分，而不能使用df.iloc[:,[2]]+df.iloc[:,[
 
1]]或df.iloc[:,['shuxue']]+df.iloc[:,['yuwen']]，這會產生錯誤結果。

還有一種方式是使用df.icol(i)來選取列，選取完的也不是dataframe而是series，i為該列所在的位置，從0開始計數。

如果你想要選取某一行的資料，可以使用df.loc[[i]]或者df.iloc[[i]]。