SQL中的select是根据列的名称来选取；Pandas则更为灵活，不但可根据列名称选取，还可以根据列所在的position(数字，在第几行第几列，注意pandas行列的position是从0开始)选取。相关函数如下： 1)loc，基于列label，可选取特定行(根据行index)； 2)iloc，基于行/列的position； 3)at，根据指定行index及列label，快速定位DataFrame的元素； 4)iat，与at类似，不同的是根据position来定位的； 5)ix，为loc与iloc的混合体，既支持label也支持position； 实例 import pandas as pdimport numpy as npdf = pd.DataFrame({‘total_bill’: [16.99, 10.34, 23.68, 23.68, 24.59], ‘tip’: [1.01, 1.66, 3.50, 3.31, 3.61], ‘sex’: [‘Female’, ‘Male’, ‘Male’, ‘Male’, ‘Female’]})# data type of columnsprint df.dtypes# indexesprint df.index# return pandas.Indexprint df.columns# each row, return array[array]print df.valuesprint df sex objecttip float64total_bill float64dtype: objectRangeIndex(star……