pamdas-DataFrame使用索引或切片获取行和列

代码示例：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('test.csv')
print(df)
'''
打印：
   userId  score  age
0       1     45   18
1       2     65   19
2       3     58   17
3       4     92   16
4       5     78   18
'''


#获取列
print(type(df.score))    #打印:<class 'pandas.core.series.Series'>
print(df.score)
'''
打印：
0    45
1    65
2    58
3    92
4    78
Name: score, dtype: int64
'''
print(type(df['score']))    #打印:<class 'pandas.core.series.Series'>
print(df['score'])
'''
打印：
0    45
1    65
2    58
3    92
4    78
Name: score, dtype: int64
'''
print(type(df[['score']]))    #打印:<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
print(df[['score']])
'''
打印：
   score
0     45
1     65
2     58
3     92
4     78
'''
# 获取多列
print(df[['age','score']])
'''
打印：
   age  score
0   18     45
1   19     65
2   17     58
3   16     92
4   18     78
'''


#获取行。df[] 可以使用切片,获取的是行，可以使用bool类型列表,获取的也是行
print(df[0:1])
'''
打印：
   userId  score  age
0       1     45   18
'''
df.index = list("12345")
print(df["1":"1"])
'''
打印：
   userId  score  age
1       1     45   18
'''
print(df[[True,False,True,False,True]])
'''
输入的bool数组长度必须跟DataFrame的行数一样
打印：
   userId  score  age
1       1     45   18
3       3     58   17
5       5     78   18
'''
print(df[df['age']>18])
'''
打印：
   userId  score  age
2       2     65   19
'''