pandas.core.frame.DataFrame索引元素

在 Pandas 中，可以使用 `.iloc[]` 或 `.loc[]` 来访问 DataFrame 中的元素。其中，`.iloc[]` 用于基于行号和列号访问元素，`.loc[]` 用于基于行标签和列标签访问元素。

举个例子，假设有如下的 DataFrame：

import pandas as pd

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

print(df)

输出结果为：

   A  B  C
a  1  4  7
b  2  5  8
c  3  6  9

要访问第二行第三列的元素，可以使用 `.iloc[]`，如下所示：

print(df.iloc[1, 2])  # 输出结果为 8

这里的 `iloc[1, 2]` 表示选取第二行（行号为 1）第三列（列号为 2）的元素。

要访问行标签为 `'b'`、列标签为 `'C'` 的元素，可以使用 `.loc[]`，如下所示：

print(df.loc['b', 'C'])  # 输出结果为 8

这里的 `loc['b', 'C']` 表示选取行标签为 `'b'`、列标签为 `'C'` 的元素。

除了上述方式外，还可以使用 `[]` 运算符来访问 DataFrame 中的元素。例如，要访问第二列的元素，可以使用如下方式：

print(df['B'])  # 输出结果为：a    4, b    5, c    6, Name: B, dtype: int64

这里的 `df['B']` 表示选取名为 `'B'` 的列。如果要访问多列，则可以使用双重 `[]`，例如：

print(df[['A', 'C']])  # 输出结果为：   A  C
#                                a  1  7
#                                b  2  8
#                                c  3  9

这里的 `df[['A', 'C']]` 表示选取名为 `'A'` 和 `'C'` 的两列。