python pandas （ix & iloc &loc） 的区别

oc——通过行标签索引行数据
iloc——通过行号索引行数据
ix——通过行标签或者行号索引行数据（基于loc和iloc 的混合）
同理，索引列数据也是如此！

举例说明：
1、分别使用loc、iloc、ix 索引第一行的数据:
（1）loc

import pandas as pd
data=[[1,2,3],[4,5,6]]
index=['a','b']#行号
columns=['c','d','e']#列号
df=pd.DataFrame(data,index=index,columns=columns)#生成一个数据框

#print df.loc['a']
'''
c 1
d 2
e 3
'''

print df.loc[0]
#这个就会出现错误
'''
TypeError: cannot do label indexing on <class 'pandas.indexes.base.Index'>
with these indexers [1] of <type 'int'>

(2)iloc

import pandas as pd
data=[[1,2,3],[4,5,6]]
index=['a','b']#行号
columns=['c','d','e']#列号
df=pd.DataFrame(data,index=index,columns=columns)#生成一个数据框

print df.iloc[0]
'''
c 1
d 2
e 3
'''
print df.iloc['a']
'''
TypeError: cannot do positional indexing on <class 'pandas.indexes.base.Index'>
with these indexers [a] of <type 'str'>

(3)ix

import pandas as pd
data=[[1,2,3],[4,5,6]]
index=['a','b']#行号
columns=['c','d','e']#列号
df=pd.DataFrame(data,index=index,columns=columns)#生成一个数据框

print df.ix[0]
'''
c 1
d 2
e 3
'''
print df.ix['a']
'''
c 1
d 2
e 3
'''
2、分别使用loc、iloc、ix 索引第一列的数据:

import pandas as pd
data=[[1,2,3],[4,5,6]]
index=['a','b']#行号
columns=['c','d','e']#列号
df=pd.DataFrame(data,index=index,columns=columns)#生成一个数据框

print df.loc[:,['c']]

print df.iloc[:,[0]]

print df.ix[:,['c']]

print df.ix[:,[0]]
#结果都为
'''
c
a 1
b 4
3、分别使用loc、iloc、ix 索引多行的数据:

import pandas as pd
data=[[1,2,3],[4,5,6]]
index=['a','b']#行号
columns=['c','d','e']#列号
df=pd.DataFrame(data,index=index,columns=columns)#生成一个数据框

print df.loc['a':'b']

print df.iloc[0:1]

print df.ix['a':'b']

print df.ix[0:1]
#结果都为
'''
c d e
a 1 2 3
b 4 5 6
4、分别使用loc、iloc、ix 索引多列的数据:

import pandas as pd
data=[[1,2,3],[4,5,6]]
index=['a','b']#行号
columns=['c','d','e']#列号
df=pd.DataFrame(data,index=index,columns=columns)#生成一个数据框

print df.loc[:,'c':'d']

print df.iloc[:,0:2]

print df.ix[:,'c':'d']

print df.ix[:,0:2]
#结果都为
'''
c d
a 1 2
b 4 5
'''