Pandas中loc和iloc函数用法详解

Pandas库中的`loc`和`iloc`是两个非常重要的用于数据定位和选取的功能，它们分别基于标签（label-based）和位置（position-based）的选择。

**loc**: 通过标签进行选择，适用于对行名（index）和列名（column names）进行操作。例如：

df.loc[row_indexer, column_indexer]

- `row_indexer`: 列表、布尔数组、标签名或切片，用于指定行。
- `column_indexer`: 类似于`row_indexer`，用于指定列。

**示例**：

# 选择索引为1和2的行，所有列
df.loc[1:3, :]

# 选择名为'Age'和'Salary'的两列
df.loc[:, ['Age', 'Salary']]

**iloc**: 通过位置进行选择，从0开始计数，适用于整数索引来获取数据。例如：

df.iloc[loc]

- `loc`: 二维数组，包含行和列的整数索引。

**示例**：

# 选择第1行到第3行，第0列到第2列的数据
df.iloc[0:3, 0:3]

# 直接通过位置获取单个元素
df.iloc[5, 4]  # 获取第6行，第5列的值