loc函数：通过行索引“Index”中的具体值来取行数据（如取"Index"为"A"的行）iloc函数：通过行号来取行数据（如取第二行的数据）
本文给出loc、iloc常见的五种用法，并附上详细代码。
1.利用loc、iloc提取行数据importnumpyasnpimportpandasaspd#创建一个Dataframedata=pd.DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4),index=list('abcd'),columns=list('ABCD'))In[1]:dataOut[1]:ABCDa0123b4567c891011d12131415#取索引为'a'的行In[2]:data.loc['a']Out[2]:A0B1C2D3#取第一行数据，索引为'a'的行就是第一行，所以结果相同In[3]:data.iloc[0]Out[3]:A0B1C2D32.利用loc、iloc提取列数据In[4]:data.loc[:,['A']]#取'A'列所有行，多取几列格式为data.loc[:,['A','B']]Out[4]:Aa0b4c8d12In[5]:data.iloc[:,[0]]#取第0列所有行，多取几列格式为data.iloc[:,[0,1]]Out[5]:Aa0b4c8d123.利用loc、iloc提取指定行、指定列数据In[6]:data.loc[['a','b'],['A','B']]#提取index为'a','b',列名为'A','B'中的数据Out[6]:ABa01b45In[7]:data.iloc[[0,1],[0,1]]#提取第0、1行，第0、1列中的数据Out[7]:ABa01b454.利用loc、iloc提取所有数据In[8]:data.loc[:,:]#取A,B,C,D列的所有行Out[8]:ABCDa0123b4567c891011d12131415In[9]:data.iloc[:,:]#取第0,1,2,3列的所有行Out[9]:ABCDa0123b4567c891011d121314155.利用loc函数，根据某个数据来提取数据所在的行In[10]:data.loc[data['A']==0]#提取data数据(筛选条件:A列中数字为0所在的行数据)Out[10]:ABCDa0123
利用loc函数的时候，当index相同时，会将相同的Index全部提取出来，优点是：如果index是人名，数据框为所有人的数据，那么我可以将某个人的多条数据提取出来分析；缺点是：如果index不具有特定意义，而且重复，那么提取的数据需要进一步处理。
