Dataframe取特定的行/列&按行/列遍历数据的值

构造一个简单的dataframe：

按列名选取一列： df[[‘a’]]：类型为dataframe 这里df[‘a’]也可以返回一列，但类型为Series 按列名选取多列： df[[‘a’,‘b’,‘c’]]：必须使用双层括号，返回类型为dataframe

使用loc函数 同理，使用双括号： 在选取连续多行时还可以使用冒号。由于冒号本身构造了一层列表，这时外面只是用一层中括号即可：

使用iloc函数 与loc同理，可以使用离散值构成列表或者连续的列表：

使用loc函数，df.loc[行标签,列标签] 同理，行和列分别构造列表，用逗号隔开，最后再加一层中括号

使用iloc函数

在百度搜索“pandas按行列遍历dataframe的方式”，有几篇文章的结论似乎和实验结果并不一致。这里记录一些实验证明的正确方式：

iterruples()函数：df.itertuples()整体返回一个map值，其每个元素row对应一行，使用getattr() 取该行中某一列的值。

注意，这里并不能用row[name]进行访问：

iteritems()函数：返回值的每个元素col对应一列. 需要注意的是：col[0]对应该列的列名，col[1]对应该列的所有值.因此要访问每列的某一行值，应当对col[1]继续索引：