pandas 数据选取，修改，切片 pandas DataFrame 数据选取，修改，切片的实现

import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame([['Snow','M',22],['Tyrion','M',32],['Sansa','F',18],['Arya','F',14]], columns=['name','gender','age'])

In [35]: df
Out[35]: 
   name  gender age
0  Snow   M    22
1  Tyrion  M    32
2  Sansa  F    18
3  Arya   F    14

In [42]: df.columns
Out[42]: Index(['name', 'gender', 'age'], dtype='object')

df['name']
df['gender']
df[['name','gender']] #选取多列，多列名字要放在list里
df[0:] #第0行及之后的行，相当于df的全部数据，注意冒号是必须的
df[:2] #第2行之前的数据（不含第2行）
df[0:1] #第0行
df[1:3] #第1行到第2行（不含第3行）
df[-1:] #最后一行
df[-3:-1] #倒数第3行到倒数第1行（不包含最后1行即倒数第1行，这里有点烦躁，因为从前数时从第0行开始，从后数就是-1行开始，毕竟没有-0）

# df.loc[index, column_name],选取指定行和列的数据
df.loc[0,'name'] # 'Snow'
df.loc[0:2, ['name','age']]  #选取第0行到第2行，name列和age列的数据, 注意这里的行选取是包含下标的。
df.loc[[2,3],['name','age']]  #选取指定的第2行和第3行，name和age列的数据
df.loc[df['gender']=='M','name']  #选取gender列是M，name列的数据
df.loc[df['gender']=='M',['name','age']] #选取gender列是M，name和age列的数据

df.iloc[0,0] #第0行第0列的数据，'Snow'
df.iloc[1,2] #第1行第2列的数据，32
df.iloc[[1,3],0:2] #第1行和第3行，从第0列到第2列（不包含第2列）的数据
df.iloc[1:3,[1,2] #第1行到第3行（不包含第3行），第1列和第2列的数据

df.ix[0,0] #第0行第0列的数据，'Snow'
df.ix[0,[1,2]] #第0行，第1列和第2列的数据
df.ix[0:2,[1,2]] #第0行到第2行（包含第3行），第1列和第2列的数据
df.ix[1,0:2] #第1行，从第0列到第2列（不包含第2列）的数据