pandas中的索引：loc、iloc、ix的區別

1、loc：

        1）、只能通過標籤名來取數據

import pandas as pd
lst = [[11,12,13],[14,15,16]]
index = ['row_0','row_1']
columns=['col_0','col_1','col_2']
df = pd.DataFrame(data=lst, index=index, columns=columns)
print df.loc['row_0']

結果：
col_0    11
col_1    12
col_2    13

         2）、不能通過索引（第0行，第1行等）來取數據

import pandas as pd
lst = [[11,12,13],[14,15,16]]
index = ['row_0','row_1']
columns=['col_0','col_1','col_2']
df = pd.DataFrame(data=lst, index=index, columns=columns)
print df.loc[0]

結果：
TypeError: cannot do label indexing on <class 'pandas.core.indexes.base.Index'> with these indexers [0] of <type 'int'>

         3）、取列數據也一樣，要通過標籤名

import pandas as pd
lst = [[11,12,13],[14,15,16]]
index = ['row_0','row_1']
columns=['col_0','col_1','col_2']
df = pd.DataFrame(data=lst, index=index, columns=columns)
print df.loc['row_0',:'col_1']  #等價於df.loc['row_0',['col_0', 'col_1']] 

結果：
col_0    11
col_1    12

2、iloc:

        1）、只能通過索引（第0行，第1行等）來取數據

import pandas as pd
lst = [[11,12,13],[14,15,16]]
index = ['row_0','row_1']
columns=['col_0','col_1','col_2']
df = pd.DataFrame(data=lst, index=index, columns=columns)
print df.iloc[0]

結果：
col_0    11
col_1    12
col_2    13

        2）、使用標籤名則發生錯誤

import pandas as pd
lst = [[11,12,13],[14,15,16]]
index = ['row_0','row_1']
columns=['col_0','col_1','col_2']
df = pd.DataFrame(data=lst, index=index, columns=columns)
print df.iloc['row_0']

結果：
TypeError: cannot do positional indexing on <class 'pandas.core.indexes.base.Index'> with these indexers [row_0] of <type 'str'>

         取列數據就不說了。

3、ix:

       1)、既可以通過標籤名又可以通過索引來取數據

import pandas as pd
lst = [[11,12,13],[14,15,16]]
index = ['row_0','row_1']
columns=['col_0','col_1','col_2']
df = pd.DataFrame(data=lst, index=index, columns=columns)
print df.ix['row_0']
print df.ix[0]

結果都是：
col_0    11
col_1    12
col_2    13

         2）、注意事項：ix優先匹配的是標籤名。例如下面的例子，你可能想通過索引獲取第1行（即[14,15,16]），但恰好行標籤名取的也是整型而不是字符類型，這時返回的就會是第0行（即[11,12,13]），也就是標籤名爲1的那一行。所以爲了避免出錯，儘量不用ix，而是用loc函數和標籤名、用iloc函數和索引來獲取數據！

import pandas as pd
lst = [[11,12,13],[14,15,16]]
index = [1,2]
columns=['col_0','col_1','col_2']
df = pd.DataFrame(data=lst, index=index, columns=columns)
print df.ix[1]

結果：
col_0    11
col_1    12
col_2    13