df是一个dataframe，列名为A B C D
具体值如下：
A B C D
0 ss 小红 8
1 aa 小明 d
4 f f
6 ak 小紫 7
dataframe里的属性是不定的，空值默认为NA。
一、选取标签为A和C的列，并且选完类型还是dataframe
df = df.loc[:, ['A', 'C']] df = df.iloc[:, [0, 2]]
二、选取标签为C并且只取前两行，选完类型还是dataframe
df = df.loc[0:2, ['A', 'C']] df = df.iloc[0:2, [0, 2]]
聪明的朋友已经看出iloc和loc的不同了：loc是根据dataframe的具体标签选取列，而iloc是根据标签所在的位置，从0开始计数。
"，"前面的"："表示选取整列，第二个示例中的的0:2表示选取第0行到第二行，这里的0:2相当于[0,2）前闭后开，2是不在范围之内的。
需要注意的是，如果是df = df.loc[0:2, ['A', 'C']]或者df = df.loc[0:2, ['A', 'C']]，切片之后类型依旧是dataframe，不能直接进行
加减乘除等操作的，比如dataframe的一列是数学成绩(shuxue)，另一列为语文成绩(yuwen)，现在需要求两门课程的总和。可以使用df['shuxue'] + df['yuwen']（选取完之后类型为series）来获得总分，而不能使用df.iloc[:,[2]]+df.iloc[:,[1]]或df.iloc[:,['shuxue']]+df.iloc[:,['yuwen']]，这会产生错误结果。
还有一种方式是使用df.icol(i)来选取列，选取完的也不是dataframe而是series，i为该列所在的位置，从0开始计数。
如果你想要选取某一行的数据，可以使用df.loc[[i]]或者df.iloc[[i]]。
以上这篇python选取特定列 pandas iloc,loc,icol的使用详解(列切片及行切片)就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。
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P70系列延期，华为新旗舰将在下月发布
3月20日消息，近期博主@数码闲聊站 透露，原定三月份发布的华为新旗舰P70系列延期发布，预计4月份上市。
而博主@定焦数码 爆料，华为的P70系列在定位上已经超过了Mate60，成为了重要的旗舰系列之一。它肩负着重返影像领域顶尖的使命。那么这次P70会带来哪些令人惊艳的创新呢？
根据目前爆料的消息来看，华为P70系列将推出三个版本，其中P70和P70 Pro采用了三角形的摄像头模组设计，而P70 Art则采用了与上一代P60 Art相似的不规则形状设计。这样的外观是否好看见仁见智，但辨识度绝对拉满。