python pandas.DataFrame选取、修改数据最好用.loc,.iloc,.ix实现
相信很多人像我一样在学习python，pandas过程中对数据的选取和修改有很大的困惑（也许是深受Matlab）的影响。。。
到今天终于完全搞清楚了！！！
先手工生出一个数据框吧
importnumpyasnp
importpandasaspd
df=pd.DataFrame(np.arange(0,60,2).reshape(10,3),columns=list('abc'))
df是这样子滴
那么这三种选取数据的方式该怎么选择呢？
一、当每列已有columnname时，用df['a']就能选取出一整列数据。如果你知道columnnames和index，且两者都很好输入，可以选择.loc
df.loc[0,'a'] df.loc[0:3,['a','b']] df.loc[[1,5],['b','c']]
由于这边我们没有命名index，所以是DataFrame自动赋予的，为数字0-9
二、如果我们嫌columnname太长了，输入不方便，有或者index是一列时间序列，更不好输入，那就可以选择.iloc了。这边的i我觉得代表index，比较好记点。
df.iloc[1,1] df.iloc[0:3,[0,1]] df.iloc[[0,3,5],0:2]
iloc使得我们可以对column使用slice（切片）的方法对数据进行选取。
三、.ix的功能就更强大了，它允许我们混合使用下标和名称进行选取。可以说它涵盖了前面所有的用法。基本上把前面的都换成df.ix都能成功，但是有一点，就是
df.ix[[..1..],[..2..]],1框内必须统一，必须同时是下标或者名称，2框也一样。BTW，1框是用来指定row，2框是指定column，当然上面所有的取数方法都是这个规则。
这就是我目前的领悟吧。
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