在刚学Pandas时，行选择和列选择非常容易混淆，在这里进行一下讨论和归纳
本文的数据来源：https://github.com/fivethirtyeight/data/tree/master/fandango
import pandas as pd
fandango = pd.read_csv('fandango_score_comparison.csv')
原始的数据如下（截取了一部分）
行选择
Pandas进行行选择一般有三种方法：
- 连续多行的选择用类似于python的列表切片
- 按照指定的索引选择一行或多行，使用loc[]方法
- 按照指定的位置选择一行多多行，使用iloc[]方法
第一种，使用类似于python的列表切片
n = fandango[1:3]
从结果可以看到，和python的列表切片一样，索引号从0开始，选择了索引号1和2的数据（不包括3）
第二种，按照指定的索引选择一行或多行，使用loc[]方法
o = fandango.loc[1] p = fandango.loc[1:3]
可以看到，o是一个Series，选择了索引号为1的那一行数据，注意p，它与第一种的列表索引最大的不同是包含了索引号为3的那一行数据
u = fandango.loc[[1,3]]
这里按照索引号选择不连续的行
第三种，按照指定的位置选择一行多多行，使用iloc[]方法
在上面的数据中，使用iloc[]和loc[]的效果是一样的，因为索引号都是从0开始并且连续不断，现在我要删除索引号为1和2的这两行
fandango_drop = fandango.drop([1,2], axis=0)
可以看到的确删除了两行数据
此时我仍然用loc[]来索引行号为2的那一行，就会出错
s = fandango_drop.loc[2]
但是，我使用iloc[]来进行一次
t = fandango_drop.iloc[2]
看到了吧，iloc[2]的意思是选择第三行的数据，也就是索引号为4的那一行数据，因为iloc[]的计算也是从0开始的，所以iloc[]适用于数据进行了筛选后造成索引号与原来不一致的情况
loc[]与iloc[]方法之间还有一个巨大的差别，那就是loc[]里的参数是对应的索引值即可，所以参数可以是整数，也可以是字符串。而iloc[]里的参数表示的是第几行的数据，所以只能是整数
列选择
列选择比较简单，只要直接把列名传递过去即可，如果有多列的数据，要单独指出列名或列的索引号
第一种，选择单列，选择了电影名称那一列
q = fandango['FILM']
第二种，通过指定列名选择多列
r = fandango[['FILM','Metacritic']]
第三种，非常容易让人混淆的，通过列的索引号选择多列
v = fandango[[0,1,2]]
其实，列也是有一个索引号的，看到这里不禁想问，那我要选择前5列呢？我不想写一个长列表，又不想逐个写出这5列的名称，能否用切片呢？
x = fandango[[0:5]]
事实证明，这是不行的，更好的方法是在参数中构建一个列表
w = fandango[list(range(5))]
更多的参考资料：http://pandas.pydata.org/pandas-docs/version/0.17.0/api.html
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，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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