通过整数索引选择一行熊猫系列/数据框
我很好奇，为什么df[2]不支持，而df.ix[2]与df[2:3]这两个工作。
In [26]: df.ix[2]
Out[26]:
A 1.027680
B 1.514210
C -1.466963
D -0.162339
Name: 2000-01-03 00:00:00
In [27]: df[2:3]
Out[27]:
A B C D
2000-01-03 1.02768 1.51421 -1.466963 -0.162339
我希望df[2]以df[2:3]与Python索引约定一致的方式进行工作。有设计上的原因不支持按单个整数索引行吗？
问题答案：
回显@HYRY，请参阅0.11中的新文档
http://pandas.pydata.org/pandas-
docs/stable/indexing.html
在这里，我们有了新的运算符，.iloc以显式支持仅整数索引，并且.loc显式仅支持标签索引
例如，想象这种情况
In [1]: df = pd.DataFrame(np.random.rand(5,2),index=range(0,10,2),columns=list('AB'))
In [2]: df
Out[2]:
A B
0 1.068932 -0.794307
2 -0.470056 1.192211
4 -0.284561 0.756029
6 1.037563 -0.267820
8 -0.538478 -0.800654
In [5]: df.iloc[[2]]
Out[5]:
A B
4 -0.284561 0.756029
In [6]: df.loc[[2]]
Out[6]:
A B
2 -0.470056 1.192211
[] 仅对行进行切片（按标签位置）
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我希望的工作方式与相同，以符合Python索引约定。不支持按单个整数索引行是否有设计原因？
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是否有任何方法可以在数据框中按索引（即整数）选择行，按列名选择列？ 我尝试使用loc，但它返回一个错误，我知道iloc只适用于索引。 这是数据帧df的第一行。我愿意选择第一行，名为“Volume”的列，并尝试使用df.loc[0，'Volume']