参考pandas详细介绍：https://www.jianshu.com/p/79800cad3656
单个索引：选列，得到Series
两个索引：先选列再选行，得到元素本身类型
带冒号的索引：选行，得到DataFrame
df[0] 0列, 得到 Series
df[0][1] 0列1行, 得到 str (所在位置元素本身类型)
df[0][0:2] 0列0~1行, 得到 Series
df[:2] 0~1行所有列, 得到 DataFrame
df[1:3] 1~2行所有列, 得到 DdataFrame
df[0,1] 错 ×
df.loc[0,1] 和 df.iloc[0,1] 的行列索引都在一个中括号内
df.loc[行标签,列标签] 或 df.iloc[行标签,列标签]
第一个参数是行标签，第二个参数是列标签（可选参数，默认为所有列标签）
1. loc 和 iloc 含义
loc，可用column名和index名进行定位
如：df.loc['A':'B', '3':'5']
错：df.loc[0:1, 3:5] 因为loc只能是实际的索引名，不能用索引
iloc，意为index locate，是用index索引进行定位，参数是整型
如：df.iloc[0:2, 3:5]
错：df.iloc['A']
注意：
loc是按照标签选择的，所以 loc[:, 'A':'C']会把'A' 'B' 'C' 三列都选出来
而iloc是按照索引选的，所以 iloc[:, 0:2] 只会把索引为0和1列选出来
iloc 只能选取数据表里实际有的行和列，没有则会报错
而 loc 可以选没有的行和列，对其赋值后就可以添加新行或新列
df.shape # (7,100)
df.loc[8]=df.iloc[7] # 把索引7行赋值给标签8这行，名字为8,这里8是数字型
df.loc['8']=df.iloc[7] # 把索引7行赋值给标签'8'行，名字为'8',这里'8'是字符串
2. 返回类型
两个参数既可以是列表[]也可以是单个字符
否则若列是单个字符（单列）或单行，而无论行是列表还是单个字符，返回皆为Series。
type(df.iloc[[1,6],3]) # Series 多行单列
type(df.iloc[:,3]) # Series 单列
type(df.iloc[2,:]) # Series 单行
type(df.iloc[1,3]) # float64 单元素
Series可以相加
foo.iloc[:,0]+foo.iloc[:,1]+foo.iloc[:,2] 是分别取三列的值相加了
如果列为单列，但是是列表或多列或多行则返回的是DataFrame
type(df.iloc[[1,6],[1]]) # DataFrame 单列的列表
type(df.iloc[1:6,[1]]) # DataFrame 单列的列表
type(df.iloc[:,0:2]) # DataFrame 多列
type(df.iloc[2:4,:]) # Dataframe 多行
Dataframe的加法是，相同的列会相加，缺失的列会是NaN
foo.iloc[:,[3]]+foo.iloc[:,[2]]，加出来全是NaN
foo.iloc[:,0:3]+foo.iloc[:,0:2], 前两列相加，第三列全是NaN
3. iloc选取
# 单行
df.iloc[0] # 第一行
df.iloc[-1] # 最后一行
# 单列
df.iloc[:, 0] # 第一列
df.iloc[:, -1] #最后一列
# 连续多行
df.iloc[0:5]
# 连续多列
df.iloc[:, 0:2]
# 连续多行、 连续多列
df.iloc[0:5, 5:8]
# 指定行、 连续多列
df.iloc[[0,2], 5:8]
# 指定行、指定列
df.iloc[[0, 3], [0, 5]]
4. 常用函数
# 获取行数
df.shape[0]
# 获取列数
df.shape[1]
# 显示头部数据
df.head
df.head()
# 显示尾部数据
df.tail
df.tail()
# 筛选并修改某个值：选取city列中不为空的位置替换为“Beijing”，df是一个二维数据集，注意不空的行外面用括号
df.loc[(df.city.notnull()), 'city' ] = "Beijing"
df['city'] 或 df.city 直接选这列
df.city.notnull() 选city不空的行
5. 行列取名、修改
# 获取行名
df._stat_axis.values.tolist()
# 获取列名
df.columns.values.tolist()
# 或
list(df)
# 根据行索引取行名
str(df._stat_axis[0])
# 改所有列名
df.columns=['a','b','c']
# 改某列名
df.rename(columns={'a':'aa'},inplace=True)
# 向右合并两列
df = pd.concat([df1,df2], axis=1)
# 向下合并两列(要赋值，否则df1不变)
df1 = df1.append(df2)
df = pd.read_excel('foo.xlsx')
# 修改成日期型
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])
# 排序
df = df.sort_values('Date')
df.columns = ['Date','Amount']
df.set_index('Date', inplace=True)
6. 赋值、浅拷贝、深拷贝
Python中对象赋值是浅拷贝，实际上是简单的对象引用。Python并未拷贝对象，只是拷贝了对象的引用。相当于只传递地址，虽然两个变量名不同，但实际的地址却是一样的。改变一个的值会影响另一个。
而深拷贝，修改值不影响原dataframe,将使用调用对象的数据和索引的副本创建新对象。对副本的数据或索引的修改不会反映在原始对象中。
import copy
a = [1,3,2]
b = copy.copy(a) # 浅拷贝，修改b影响a
b = copy.deepcopy(a) # 深拷贝，修改b不影响a
b = a # 浅拷贝，修改b影响a
pandas dataframe：
df1 = df.copy(deep=True) # 深拷贝
df1 = df.copy() # 深拷贝，默认deep=True
df1 = df.copy(deep=False) # 浅拷贝，仅复制对数据和索引的引用。对浅层副本任何修改都影响原始数据，反之亦然。
7. timestamp
import pandas as pd
from datetime import datetime as dt
p1=pd.Timestamp(2017,6,19)
p2=pd.Timestamp(dt(2017,6,19,hour=9,minute=13,second=45))
p3=pd.Timestamp("2017-6-19 9:13:45")
p4=pd.to_datetime("2017-6-19 9:13:45")
p5=pd.to_datetime(dt(2017,6,19,hour=9,minute=13,second=45))
参考：
https://blog.csdn.net/chixujohnny/article/details/50340213
https://blog.csdn.net/csdn15698845876/article/details/73456967
https://blog.csdn.net/u011630575/article/details/78604226?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-2.nonecase&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-2.nonecase
