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。
这一波大模型产业落地浪潮里，不少企业其实处在 “干瞪眼“的状态。
一种情况是，很多大模型产品看得见却摸不着，在台上一个个遥遥领先——今天Sora技精四座，明天英伟达的机器人又赢得满堂彩，可是到了台下一问：啥时候能用上啊？答曰：遥遥无期。
另一种情况是，企业想用上大模型，却又难免瞻前顾后——既要考虑场景融合，又得兼顾安全性，还要考虑打通现有系统，再加上各种部署成本和繁琐的采购流程……最后只能拂袖：罢了，再等等吧。
稳了！魔兽国服回归的3条重磅消息！官宣时间再确认！
昨天有一位朋友在大神群里分享，自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。
这里面让他访问的是一个国服的战网网址，com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。
而他在复制这个网址并且进行登录之后，确实是网易的网址，也就是我们熟悉的停服之后国服发布的暴雪游戏产品运营到期开放退款的说明。这是一件比较奇怪的事情，因为以前都没有出现这样的情况，现在突然提示跳转到国服战网的网址，是不是说明了简体中文客户端已经开始进行更新了呢？
更新日志
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