Python读取DataFrame的某行或某列的方法实现

import pandas as pd
import numpy as np
# 准备数据
df = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3,4),index=list("abc"),columns=list("WXYZ"))

df['W']   # 取‘W'列，返回类型是Series
df[['W']] # 取‘W'列，返回类型是DataFrame
df[['W','Y']] # 取‘W'列和‘Y'列
df.loc[:,'W':'Y'] # 取‘W'列到‘Y'列

df.loc['a']   # 取‘a'行，返回类型是Series
df.loc[['a']]   # 取‘a'行，返回类型是DataFrame
df.loc[['a','c']]   # 取‘a'行和‘c'行，也可以写成 df.loc[['a','c'],:]
df.loc['a':'c',:]   # 取‘a'行到‘c'行

df.iloc[:,1]    # 取第2列（‘X'列），列号为1，返回类型是Series
df.iloc[:,0:2]  # 取前2列（‘W'列和‘X'列），列号为0和1
df.iloc[:,0:-1] # 取最后一列之前的所有列

df[:2]  #取前2行，行号为0和1
df[1:2] #取第2行，行号为1
df.iloc[1] # 取第2行（‘b'行），行号为1，返回类型是Series，也可以写成df.iloc[1,:]

df.loc[['b'],['W']] # 取‘b'行‘W'列，返回类型是DataFrame，带着行、列索引的
df.loc['b','W']     # 取‘b'行‘W'列的值，返回类型是int，不带行列索引
df.loc['b']['W']    # 取‘b'行‘W'列的值(从Series类型df.loc['b']中通过索引取值)

df.iloc[[0],[0]]    # 取第1行、第1列，返回类型是DataFrame，带着行、列索引的
df.iloc[0,0]        # 取第1行、第1列的值
df.iloc[0][0]       # 取第1行、第1列的值(从Series类型df.iloc[0]中通过序号取值)
df.iloc[0]['W']     # 取第1行、‘W'列的值(从Series类型df.iloc[0]中通过索引取值)

df[:2][['W','Y']]      # 取前2行的‘W'列和'Y‘列
df[:2].loc[:2,'W':'Y']  # 取前2行的‘W'列到'Y‘列

df.iloc[0][['W','Y']]  # 取第1行的‘W'列和'Y‘列
df.iloc[0]['W':'Y']    # 取第1行的‘W'列到'Y‘列

df.loc[["a","c"],["W","Y"]] # 取‘a'行和‘c'行，‘W'列和‘Y'列
df.iloc[[0,2],[1,3]]        # 取1、3行，2、4列

# 取某一列
df['W']
# 取某一行
df.iloc[0] 
# 取多列
df.loc[:,'W':'Y'] # 取‘W'列到‘Y'列
df.iloc[:,0:-1]   # 取最后一列之前的所有列
# 取对应行列的值
df.iloc[0]['W']
df.loc['a','W']  # 在行索引和行位置相同的情况下的写法就是，df.loc[0,'W']