df.loc使用手册

`df.loc` 是 pandas 库中的一个重要功能，它提供了基于标签（label-based indexing）的选择和切片数据框（DataFrame）的方法。`df.loc` 方法的主要用途是根据行和列的标签定位并操作数据。下面是 `df.loc` 使用的一些关键点：

1. **基本语法**：

   df.loc[row_indexer, column_indexer]

`row_indexer` 是行标签的筛选条件，`column_indexer` 是列标签的筛选条件。

2. **选择单个元素或一行**：
- 选择特定行和列：

     df.loc[row_label, column_label]

3. **选择多行多列**：
- 通过切片选择多个行和列：

     df.loc[start_row:end_row, start_column:end_column]

4. **标签可以是整数、浮点数、布尔值、列表或数组**：
- 例如，选择值为 True 的行：

     df.loc[df['column_name'] == True]

5. **处理缺失值（NaN）**：
- 可以选择包含或排除 NaN：

     df.loc[df['column_name'].notna()]
     df.loc[df['column_name'].isna()]

6. **布尔索引**：
- 可以使用布尔数组作为索引来选择满足条件的行：

     df.loc[df['column_name'] > value]

7. **支持链式调用**：
- 可以进行一系列的定位操作：

     df.loc[(df['A'] > 0) & (df['B'] < 5), ['C', 'D']]