大概是因为可以混合label和position导致了很多用户问题和bug。

切片时，iloc行不含下标上限，loc,ix行包含，列iloc和ix都不含列下标上限 

根据index进行选取

# 根据loc函数进行选取指定行

# 使用loc函数选取所有行 并对列上的数据进行筛选

# 使用loc函数筛选行与列

# 使用iloc函数对行与列的位置进行选取

# 使用iloc函数选取第三行第三列的数据

# 使用iloc函数选取第3行到第5行与第3列到第5列的数据

df_obj[‘客户名称’] #显示列名下的数据

df_obj[1:3] #获取1-3行的数据,该操作叫切片操作,获取行数据

df_obj.loc[:0,['用户号码','产品名称']] #获取选择区域内的数据,逗号前是行范围,逗号后是列范围,注loc通过标签选择数据,iloc通过位置选择数据

df_obj['用户号码'].isin(alist) #将要过滤的数据放入字典中,使用isin对数据进行筛选,返回行索引以及每行筛选的结果,若匹配则返回ture

使用DataFrame进行数据转换(后期补充说明)

使用pandas中读取文本数据:

#按支局进行汇总对用户标识进行计数,并将计数列的列名命名为ADSL

这篇文章主要介绍了python三方库之requests的快速上手，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

如果JSON解码失败，将抛出异常。

在极少情况下，可能需要访问服务器原始套接字响应。通过在请求中设置stream=True参数，并访问Response对象的raw属性实现：

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脚本之家。