在查看 pandas 中的索引时，我遇到了一些应该很简单的问题。如果 df 是一个足够长的 DataFrame，则 df[1:2] 给出第二行，但是，df[1] 给出错误df[[1]] 给出第二列。这是为什么？
最佳答案
使用 df.iloc[1] 选择数据帧的第二行(它使用基于零的索引)。要选择第二列，请使用 df.iloc[:, 1](: 是用于选择所有行的切片符号)。
关于python - Pandas 索引困惑，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/36394194/