dataframe的切片

DataFrame的切片可以通过行和列进行，以下是几种常用的切片方法：

1. 使用loc和iloc进行行切片

使用loc和iloc方法可以按照行号或行标签进行切片，例如：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
print(df)

# 输出
#    A  B  C
# 0  1  4  7
# 1  2  5  8
# 2  3  6  9

# 按照行号进行切片
print(df.iloc[0:2])

# 输出
#    A  B  C
# 0  1  4  7
# 1  2  5  8

# 按照行标签进行切片
print(df.loc[0:1])

# 输出
#    A  B  C
# 0  1  4  7
# 1  2  5  8

2. 使用[]进行列切片

使用[]方法可以按照列名称进行切片，例如：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
print(df)

# 输出
#    A  B  C
# 0  1  4  7
# 1  2  5  8
# 2  3  6  9

# 列切片
print(df[['A', 'C']])

# 输出
#    A  C
# 0  1  7
# 1  2  8
# 2  3  9

3. 使用loc和[]进行行和列切片

使用loc和[]方法可以同时按照行和列进行切片，例如：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
print(df)

# 输出
#    A  B  C
# 0  1  4  7
# 1  2  5  8
# 2  3  6  9

# 行和列切片
print(df.loc[0:1, ['A', 'C']])

# 输出
#    A  C
# 0  1  7
# 1  2  8