python pandas （ix & iloc &loc） 的區別

oc——經過行標籤索引行數據
iloc——經過行號索引行數據
ix——經過行標籤或者行號索引行數據（基於loc和iloc 的混合）
同理，索引列數據也是如此！

舉例說明：
一、分別使用loc、iloc、ix 索引第一行的數據:
（1）loc

import pandas as pd
data=[[1,2,3],[4,5,6]]
index=['a','b']#行號
columns=['c','d','e']#列號
df=pd.DataFrame(data,index=index,columns=columns)#生成一個數據框

#print df.loc['a']
'''
c 1
d 2
e 3
'''

print df.loc[0]
#這個就會出現錯誤
'''
TypeError: cannot do label indexing on <class 'pandas.indexes.base.Index'>
with these indexers [1] of <type 'int'>

(2)iloc

import pandas as pd
data=[[1,2,3],[4,5,6]]
index=['a','b']#行號
columns=['c','d','e']#列號
df=pd.DataFrame(data,index=index,columns=columns)#生成一個數據框

print df.iloc[0]
'''
c 1
d 2
e 3
'''
print df.iloc['a']
'''
TypeError: cannot do positional indexing on <class 'pandas.indexes.base.Index'>
with these indexers [a] of <type 'str'>

(3)ix

import pandas as pd
data=[[1,2,3],[4,5,6]]
index=['a','b']#行號
columns=['c','d','e']#列號
df=pd.DataFrame(data,index=index,columns=columns)#生成一個數據框

print df.ix[0]
'''
c 1
d 2
e 3
'''
print df.ix['a']
'''
c 1
d 2
e 3
'''
二、分別使用loc、iloc、ix 索引第一列的數據:

import pandas as pd
data=[[1,2,3],[4,5,6]]
index=['a','b']#行號
columns=['c','d','e']#列號
df=pd.DataFrame(data,index=index,columns=columns)#生成一個數據框

print df.loc[:,['c']]

print df.iloc[:,[0]]

print df.ix[:,['c']]

print df.ix[:,[0]]
#結果都爲
'''
c
a 1
b 4
三、分別使用loc、iloc、ix 索引多行的數據:

import pandas as pd
data=[[1,2,3],[4,5,6]]
index=['a','b']#行號
columns=['c','d','e']#列號
df=pd.DataFrame(data,index=index,columns=columns)#生成一個數據框

print df.loc['a':'b']

print df.iloc[0:1]

print df.ix['a':'b']

print df.ix[0:1]
#結果都爲
'''
c d e
a 1 2 3
b 4 5 6
四、分別使用loc、iloc、ix 索引多列的數據:

import pandas as pd
data=[[1,2,3],[4,5,6]]
index=['a','b']#行號
columns=['c','d','e']#列號
df=pd.DataFrame(data,index=index,columns=columns)#生成一個數據框

print df.loc[:,'c':'d']

print df.iloc[:,0:2]

print df.ix[:,'c':'d']

print df.ix[:,0:2]#結果都爲''' c da 1 2b 4 5'''