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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