数据框和序列结构中都有轴标签，轴标签的信息存储在Index对象中，轴标签的最重要的作用是：
- 唯一标识数据，用于定位数据
- 用于数据对齐
- 获取和设置数据集的子集。
本文重点关注如何对序列（Series）和数据框（DataFrame）进行切片（slice），切块（dice）、如何获取和设置子集。
下表列出数据框最基本的操作及其语法：
一，最基本的选择操作
最基本的选择都是使用中括号[]来实现，但是只能实现单个维度的选择。序列（Series)最基本的选择是使用行标签来选择一个标量值，数据框（DataFrame）最基本的选择是使用列名获得一个序列。对于序列来说，如果行索引是整数，那么轴标签就是整数；对于数据框而言，列的标签通常都是文本类型。
创建一个数据框，用于数据演示：
df = pd.DataFrame(np.random.randn(8, 4), columns=['A', 'B', 'C', 'D'])
从数据框中获取A列的数据：
>>> df["A"] 0 -0.053212 1 0.053226 2 0.768993 3 -0.319555 4 0.671913 5 -1.021473 6 1.304257 7 1.215003 Name: A, dtype: float64
从数据框中选择多个列的数据：
df[["A","B"]]
数据框的一列是一个序列，从序列中获得一个标量值：
>>> s=df["A"] >>> s[0] -0.05321219353405595
从序列中选择多行的数据：
s[[0,1]]
二，使用loc 和 iloc来选择数据
索引的选择主要是基于标签的选择和基于位置的选择，对于索引来说，位置序号默认从0开始，到length(index)-1 结束。
对于数据框而言，如果没有填写row_indexer 或 column_indexer，那么表示所有的row或column。在row_indexer和column_indexer中，可以使用连续的标签，比方说，0:4，表示从0到4的一个range，即0、1、2、3，注意不包含4。
1，基于标签的选择
.loc 属性用于基于轴标签选择特定的轴，df是数据框结构：
- 单个标签：df.loc["row"], df.loc["row","col"]
- 多个离散的标签：df.loc[["row1","row2","row3"]]，df.loc[["row1","row2","row3"],["col1","col2"]]
- 连续的标签：df.loc["row0":"row3"]，df.loc["row0":"row3","col0":"col3"]
- 布尔掩码数组，对于数据框，所有的行构成一个序列，每行都对应一个掩码，如果掩码为True，表示选择该行；如果为False，表示忽略该行。同理，数据框中的所有列也构成一个序列，每列都对应一个掩码，如果掩码为True，表示选择该列；如果为False，表示忽略该列。
使用连续的标签，获得数据框的一个切片：
df.loc[0:1]
使用多个离散的标签获得特定的行和列：
df.loc[[0,2],["A","D"]]
2，基于位置的选择
.iloc属性用于基于位置的选择，位置序号从0开始，到轴长（axis length-1)截止：
- 单个位置
- 多个离散的位置
- 连续的位置
- 布尔掩码数组
跟基于标签的选项相比，只不过把标签换成了位置。
三，布尔掩码索引
布尔操作符是: &, | , ~，分别表示 与、或、非。通过操作符，可以把多个布尔值组合成一个逻辑表达式。
当使用布尔掩码向量来作为索引时，布尔向量的长度必须和索引的长度相同。这就意味着，如果一个序列有5行，那么布尔向量必须有5行；如果一个数据框有6列，那么用于选择列的布尔向量必须有5个元素。
例如，获得列A的数据，获得一个序列，对序列进行逻辑运算，得到一个布尔向量：
df["A"]>0
用布尔向量来过滤数据行，得到基于数据掩码的选择：
df.loc[df["A"]>0,["A","B"]]
使用布尔掩码向量作为行索引，由于行索引有8个，即Range(8)，因此，布尔掩码向量必须有8行。df["A"]>0 返回一个布尔向量，是由8个布尔值构成的向量。当元素值是Ture时，表示选择该行；当元素值是False时，表示忽略该行。
也可以对布尔向量进行逻辑运算，比如：
s[(s < -1) | (s > 0.5)]
四，通过可调用的函数来选择数据
数据框和序列的 .loc， .iloc 和 [] 都可以接收一个可调用的函数（ callable function）作为索引， 可调用的函数必须只有一个参数，并且参数是序列或数据框，返回的是布尔掩码向量。
举个例子，使用lambda定义函数，下面两个脚本是等价的。
df.loc[lambda df: df['A'] > 0, ["A","B"]] df.loc[df["A"]>0,["A","B"]]
五，isin函数
判断单个值或多个值是否存在于序列或数据框中，返回的是布尔值掩码，并可以通过掩码来会返回值：
In [157]: s.isin([v1,v2,...])
In [158]: s[s.isin([v1,v2,...])]
六，where函数和mask函数
where()函数接收的参数是布尔掩码，返回的shape跟原始的序列和数据框相同，只不过布尔值为False的元素被设置为NaN，布尔值为True的元素显示为原始值，即，把布尔掩码为False的元素掩蔽。
例如，序列s是df["A"]，s>0是一个布尔掩码，下面的代码返回的是一个序列，只不过掩码为False的元素全部为NaN，where()函数的作用是布尔掩码为True的返回，为False的设置为NaN。
s.where(s>0)
mask()函数接收的参数也是布尔掩码，返回的shape跟原始序列或数据框也相同，只不过布尔值为False的元素显示为原始值，而布尔值为True的元素显示为NaN，即，把不二掩码为True的元素掩蔽。
七，query()函数
query()函数可以使用表达式来选择数据框，以简化数据框的查询，比如，以下两段代码返回的结果是相同的，而使用query()函数的代码更简洁：
# 布尔组合 df[(df['a'] < df['b']) & (df['b'] < df['c'])] df.query('(a < b) & (b < c)') # isin df[df['a'].isin(df['b'])] df.query('a in b') # not in df.query('a not in b') df[~df['a'].isin(df['b'])] #布尔组合 df.query('a in b and c < d') df[df['b'].isin(df['a']) & (df['c'] < df['d'])]
在query()函数中，可以使用关键字 index来代替数据框的index属性：
df.query('index < b < c')
在query()函数中，使用 == [] 等价于 in；使用 != [] 等价于 not in
# in df.query('b == ["a", "b", "c"]') df[df['b'].isin(["a", "b", "c"])] # not in df.query('c != [1, 2]') df.query('[1, 2] not in c')
参考文档：