Dataframe的行标签和列标签其实都是一种索引，行和列也分别对应位置索引（0到length-1）。Dataframe是dict-like类型，可以通过df[xx]的形式选择单列、多列(传入列表)。Dataframe也是list-list类型，可以通过切片选择数据。此外，他还提供loc、iloc这两种选择器选择数据。

Dataframe选择数据内容比较多，之前的内容全部汇集在这一页比较庞大，现在将其分开，读者可一一点击直达查看。

一、直接索引和切片

点击直达>> DataFrame直接索引,切片,布尔索引选择单行多行

1、列标签索引选择单列，返回Series

2、列标签索引选择单列，返回DataFrame

3、列标签索引选择多列，返回DataFrame

4、行标签切片(末端包含)选择多行，返回DataFrame

5、行位置索引切片(末端不包含)选择行，DataFrame

6、行布尔索引选择多行

二、loc方式

点击直达>> DataFrame的loc标签,切片,布尔索引选择单行多行多列

1、loc标签索引选择单行，返回Series或者DataFrame

2、loc标签索引选择多行及所有列，返回DataFrame

3、loc标签索引选择多行多列，返回DataFrame

4、loc标签切片索引（末端包含）选择多行及所有列，返回DataFrame

5、loc标签切片索引（末端包含）选择多行多列，返回DataFrame

6、loc布尔索引（末端包含）选择多行多列，返回DataFrame

三.iloc方式

点击直达>> DataFrame的iloc位置索引,切片,布尔索引筛选单多行多列

1、iloc位置索引选择单行，返回Series或者DataFrame

2、iloc位置索引选择多行及所有列，返回DataFrame

3、iloc位置索引选择多行多列，返回DataFrame

4、iloc位置切片索引（末端不包含）选择多行及所有列，返回DataFrame

5、iloc位置切片索引（末端不包含）选择多行多列，返回DataFrame

6、iloc布尔索引（末端不包含）选择多行多列，返回DataFrame

四.条件判断实操

​​​​​​​点击直达>> DataFrame的[],loc,iloc多条件判断筛选(布尔索引的本质)

上述案例可知loc和iloc可以"传参"布尔值，不过其类型并不限于列表，可以是Series、df、np数组，只要他们的值为布尔值即可。

实际中常常进行条件判断（大于等于小于或者其他）来筛选数据(对df条件判断的结果就是布尔值组成的Series或者Dataframe)。在多条件判断中，&代表且，|代表或，~代表取反。如果2个条件运算需要加上小括号防止出错。如：df[(df['b']>44) & (df['b'] < 99)]、df[~(df['b']>44)]。

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