In [114]: df
Out[114]:
A B C D
2018-06-30 0.318501 0.613145 0.485612 0.918663
2018-07-31 0.614796 0.711491 0.503203 0.170298
2018-08-31 0.530939 0.173830 0.264867 0.181273
2018-09-30 0.009428 0.622133 0.933908 0.813617
2018-10-31 0.126368 0.981736 0.358643 0.904409
2018-11-30 0.747830 0.294678 0.427755 0.803732
2018-12-31 0.549106 0.225865 0.530107 0.590769
2019-01-31 0.371511 0.191638 0.267706 0.279762 In [115]: df.ix[[2,5],['B','C']]
Out[115]:
B C
2018-08-31 0.173830 0.264867
2018-11-30 0.294678 0.427755

loc:通过行标签索引数据

In [116]: df.loc['2018-06-30']
Out[116]:
A 0.318501
B 0.613145
C 0.485612
D 0.918663
Name: 2018-06-30 00:00:00, dtype: float64

iloc:通过行号索引行数据

In [118]: df.iloc[0]
Out[118]:
A 0.318501
B 0.613145
C 0.485612
D 0.918663
Name: 2018-06-30 00:00:00, dtype: float64

  

ix:通过行标签或行号索引数据(基于loc和iloc的混合)

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