（作者：陈玓玏）
1、例子
取DataFrame的部分数据，或者修改部分数据是非常非常常见的操作，但是实际应用中，到底使用ix方法，还是iloc方法，还是loc方法，还需要讨论。请看下面的实验：
import pandas as pddata = [['自有房',40,50000],['无自有房',22,13000],['自有房',30,30000]]data = pd.DataFrame(data,index=['lc','cc','lbb'],columns=['house','age','income'])df = data.ix[0,1]df = data.iloc[0,1]df = data.loc['lc','age']# df = data.loc[0,'age'] #报错# df = data.iloc[0,'age'] #报错df = data.ix[0,'age']df = data.ix[data['age']>=30]df = data.ix[data['age']>=30,0]# df = data.iloc[data['age']>=30,0] #报错# df = data.iloc[data['age']>=30] #报错df = data.loc[data['age']>=30]df = data.loc[data['age']>=30,'age']df = data[data['age']>=30]# df = data[data['age']>=30,'age'] #报错df = data[data['age']>=30]['age']print(df)data.ix[0,1] = data.ix[0,1]+5data.iloc[0,1] = data.iloc[0,1]+5data.loc['lc','age'] = data.loc['lc','age']+5data.ix[0,'age'] = data.ix[0,1]+5# data.iloc[0,'age'] = data.iloc[0,1]+5 #报错data.loc[0,'age'] = data.loc['lc','age']+5 #会新增一行索引为0的行，且age为lc行age+5，但另外两列为空值print(data)
2、总结
通过实验结果其实就可以看出来了，结论如下：
1、ix可以接受位置索引和name索引，且行和列不必都是位置或name，但是Pycharm有提示过我ix方法要被抛弃了，最好不用；
2、loc是基于name索引的，如果你行或列其中一个用了位置索引，它会报index错误的，但是如果你是赋值给它，它会默认新增一行一列的；
3、iloc是基于位置索引的，如果你行或列其中一个用了name索引，也是会报index错误的，而且赋值也不行；
4、这三种方法都可以添加条件进行过滤。
综上所述，三种方法的功能都是取数，且都具有过滤功能，只是ix可以接受位置和name两种形式的索引，loc只接受name形式，而iloc只接受位置索引。
