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import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import Sereis, DataFrame
ser = Series(np.arange(3.))
data = DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4),index=list('abcd'),columns=list('wxyz'))
data['w'] #选择表格中的'w'列，使用类字典属性,返回的是Series类型
data.w  #选择表格中的'w'列，使用点属性,返回的是Series类型
data[['w']] #选择表格中的'w'列，返回的是DataFrame属性
data[['w','z']] #选择表格中的'w'、'z'列
data[0:2] #返回第1行到第2行的所有行，前闭后开，包括前不包括后
data[1:2] #返回第2行，从0计，返回的是单行，通过有前后值的索引形式，
    #如果采用data[1]则报错
data.ix[1:2] #返回第2行的第三种方法，返回的是DataFrame，跟data[1:2]同
data['a':'b'] #利用index值进行切片，返回的是**前闭后闭**的DataFrame, 
    #即末端是包含的 
data.irow(0)  #取data的第一行
data.icol(0)  #取data的第一列
data.head() #返回data的前几行数据，默认为前五行，需要前十行则dta.head(10)
data.tail() #返回data的后几行数据，默认为后五行，需要后十行则data.tail(10)
ser.iget_value(0) #选取ser序列中的第一个
ser.iget_value(-1) #选取ser序列中的最后一个，这种轴索引包含索引器的series不能采用ser[-1]去获取最后一个，这回引起歧义。
data.iloc[-1]  #选取DataFrame最后一行，返回的是Series
data.iloc[-1:]  #选取DataFrame最后一行，返回的是DataFrame
data.loc['a',['w','x']]  #返回‘a'行'w'、'x'列，这种用于选取行索引列索引已知
data.iat[1,1]  #选取第二行第二列，用于已知行、列位置的选取。

本文题目：用pandas中的DataFrame时选取行或列的方法-创新互联
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