使用 [] 查询元素
中括号 [] 是 pandas 中最基础的索引器。索引器是指提供索引后，索引器就返回索引对应的内容。早在变量与数据类型一讲中已经打过交道。
比如一个列表 a，要访问第三个元素则可以写 a[2]，这里的 2 就是索引，[] 就是索引器。a[2] 能访问列表 a 中索引 2 对应的元素，也就是列表的第三个元素。
以字典为例，如果字典 b = {"name":"小亮", "age": 24}，访问字典 b 的 age 字段，则可以写 b["age"]。字符串 "age" 是索引，[] 是索引器，最终 b["age"] 返回了索引对应的内容：24。
DataFrame 和 Series 同样支持 []。具体的行为是：
- 对 Series 使用 []，返回索引对应的元素；
- 对 DataFrame 使用 []，返回列名等于索引的那一列，以 Series 的形式。
准备数据
以部门信息为例，首先将创建部门信息 DataFrame 的代码拷贝过来。如下所示。
import pandas as pd
# 将列索引保存在 index_arr 变量中
index_arr = ["姓名", "年龄", "籍贯", "部门"]
# 构建小明、小亮、小E的行 Series，并使用创建好的 index_arr 作为 Series 的 index
ser_xiaoming = pd.Series(["小明", 22, "河北","IT部"], index= index_arr)
ser_xiaoliang = pd.Series(["小亮", 25, "广东","IT部"], index = index_arr)
ser_xiaoe = pd.Series(["小E", 23, "四川","财务部"], index= index_arr)
# 直接将三个 Series 以列表的形式作为 DataFrame 的参数，创建 DataFrame
df_info = pd.DataFrame([ser_xiaoming, ser_xiaoliang, ser_xiaoe])
# 使用 notebook 打印 DataFrame
df_info
执行之后输出：
这样，实验的数据就准备好了。
简单索引
通过实验加深对 [] 选择器的理解。
首先是对 DataFrame 使用 [] 索引器。
# 对 DataFrame 使用 []，返回列名= 传入的索引值的 Series
ser_name = df_info["姓名"]
# 打印 ser_name 变量的类型
print(type(ser_name))
# 打印 ser_name 的内容
print(ser_name)
输出为：
<class 'pandas.core.series.Series'>
0 小明
1 小亮
2 小E
Name: 姓名, dtype: object
从输出的结果可以看出，通过 [] 索引器和"姓名"这个索引，拿到的是一个 Series 类型，内容就是上一步构造的 DataFrame 中姓名那一列对应的 Series。
对一个 Series 对象使用 [] 索引器，则会返回索引对应的具体数据。比如拿索引 1 对应的数据，从上面的例子中可以看到，索引 1 对应的数据是“小亮”这个名字。通过代码来验证一下。
# 对上一步获取的 Series 对象 ser_name 使用 [] 索引器
# 传入索引 1
result = ser_name[1]
# 打印拿到的结果
print(result)
输出：
小亮
代码的运行结果和预期结果一致。
多重索引
[] 除了可以传入单一索引实现数据选择，还支持传入一个索引列表来获得原始数据集的一个子集。规则如下：
- 当对 DataFrame 的 [] 索引器传入一个索引列表时，返回一个新的 DataFrame，这个 DataFrame 只包含索引列表中的列，相当于是原 DataFrame 的子 DataFrame；
- 同理对于 Series，传入索引列表时，返回一个子 Series，包含索引列表对应的数据。
继续通过代码来加深理解：
# 传入一个索引列表，包含两个索引项：“姓名”，“年龄”
sub_df_info = df_info[["姓名", "年龄"]]
# 打印获取到的 sub_df_info 的类型
print(type(sub_df_info))
# 打印获取到的 sub_df_info 的数据
print(sub_df_info)
输出为：
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
姓名 年龄
0 小明 22
1 小亮 25
2 小E 23
传入索引列表之后，结果仍然是一个 DataFrame，并且这个 DataFrame 只包含了姓名、年龄这两列。
对于 Series 而言也是类似，比如同时挑选索引为 0 和 2 的两条记录，可以用如下方式实现。
# 传入索引列表 [0, 2] 给 Series，并将结果保存在变量 sub_ser_name 中
sub_ser_name = ser_name[[0,2]]
# 打印出 sub_ser_name 的类型
print(type(sub_ser_name))
# 打印出 sub_ser_name 中的内容
print(sub_ser_name)
输出为：
<class 'pandas.core.series.Series'>
0 小明
2 小E
Name: 姓名, dtype: object
可以看到，结果仍然是一个 Series 类型，但只包含了两条记录，分别是索引 0 对应的小明和索引 2 对应的小 E。从另一个角度看，Series 的数字索引是可以不连续的，这也是和列表的一个重要区别。
范围选择
在学习如何使用 [] 进行范围选择之前，先给 DataFrame 添加新的两条记录，方便演示功能效果。代码如下：
# 创建小王和小李的 Series
ser_xiaoli = pd.Series(["小李", 22, "云南","设计部"], index= index_arr)
ser_xiaowang = pd.Series(["小王", 20, "福建","设计部"], index= index_arr)
# 将 Series 添加到 DataFrame 中
df_info = df_info.append(ser_xiaoli, ignore_index= True)
df_info = df_info.append(ser_xiaowang, ignore_index= True)
# 查看添加之后的 DataFrame
df_info
输出如下所示，可以看到新的记录已经添加成功，并且被分配了默认的索引。
现在进入正题，[] 索引器支持的范围选择有以下几种：
（1）df[n:m]，选择第 n 条到第 m 条之间的记录。示例代码：
# 取第 2 到 4 条，不包含 4，也就是第 2、第 3 条记录
df_info[2:4]
输出为：
（2）df[:m]，选择前 m 条记录。示例代码：
# 取前 2条记录
df_info[:2]
输出为：
如果不写 m，直接写 df[:] 的话，代表返回所有的记录。
（3）df[::n]，间隔 n 条选择。示例代码：
# 每取一次跳过 2 个
df_info[::2]
输出为：
# 每取一次跳过 1 个(也就是默认的选择方式)
df_info[::1]
输出
（4）df[::-1]，从最后一条开始逐一选择。
# 从后往前取，每取一次跳过 1 个
df_info[::-1]
输出为：
在范围选择的应用中，Series 的用法和 DataFrame 是一致的。
至此，学完了 [] 选择器的常见用法。
loc 与 iloc
在学习 [] 选择器的过程中，如果查询 DataFrame 中某个单元格的数据，往往需要分三步走：
- 查看单元格所在行的索引；
- 拿到单元格所在列的列 Series；
- 用 1 拿到的索引去 2 拿到的 Series 中查询出具体的数据。
比如打印小亮的部门，可能需要这样做：
# 查看数据表
df_info
输出为：
可以看到，小亮的行索引是 1，然后获取部门的列 Series 并进行查询：
# 获得部门的列 Series
dep_series = df_info["部门"]
# 打印部门 Series 中，索引为 1 的值
print("小亮的部门：" + dep_series[1])
输出如下。
小亮的部门：IT部
整个过程还是比较麻烦的，并且需要记住查询数据所在行的索引，非常容易出错。有没有更好的方式？答案是肯定的。
pandas 除了 [] 索引器之外，还提供了一套非常强大的数据查询方式：loc 和 iloc。
loc 基础用法
loc 和 iloc 是 pandas 的一种特殊的对象，专门用于查询 DataFrame 中的数据。
首先是 loc，基本用法如下：
df.loc[行索引名称, 列索引名称]
使用 loc 对象一次性执行行索引 + 列索引，这样就使得定位单元格的内容可以直接一行代码搞定。
拿上面的例子来说，如果要查询小亮的部门，用 loc 直接这么写即可：
# 小亮的行索引是1，查询部门，则列索引是 '部门'
print("小亮的部门：" + df_info.loc[1, "部门"])
输出为：
小亮的部门：IT部
可以看到，通过 loc，将之前的三步缩短成了两步，省去了先取 Series 出来的环节。
loc 对象的 [] 索引器支持所有 DataFrame 的 [] 索引器的能力。具体来说，loc 对象的行索引部分和列索引部分都可以分别使用第一部分介绍的多种索引、范围选择的语法。
举个例子来说明一下，比如任务是在上面的 df_info 表中，从后往前选择每个同事的姓名和年龄两列。
上述任务规定了两个条件：一个是需要从后往前，即取行的时候，需要使用范围选择中学到的技术；另一个是只取姓名和年龄两列，需要用到之前在多重索引中学到的技术。
具体的代码如下：
# 使用 loc，行索引处使用 ::-1 来指定从后往前选取，列索引部分传入列名列表来实现取两列
df_info.loc[::-1, ["姓名", "年龄"]]
输出为：
iloc 基础用法
iloc 的用法和 loc 非常类似，区别是 iloc 仅支持传入整数索引。loc 需要传入行索引和列索引的名称，而 iloc 则需要传入第几行、第几列这样的数字。基本用法如下：
df.iloc[第几行, 第几列]
拿上面的例子来说，假设用 iloc 对象来打印小亮的部门，可以这么做。
# 从数据表中可以看到，小亮的部门这个数据在第一行，第三列。所以可以将 1 3 传入 iloc 即可
print("小亮的部门：" + df_info.iloc[1, 3])
输出为：
小亮的部门：IT部
从输出来看，效果和使用 loc 对象是一样的。但从易用性的层面，loc 显然比 iloc 更容易使用且不容易出错。使用 iloc 每次都需要去数所需的数据在第几行、第几列，非常容易出错。所以一般情况下，都推荐直接使用 loc。但也有一些场景，不知道行索引，但明确要拿第一个元素的场合就需要使用 iloc。
总体来说，iloc 是和 loc 配合使用的，loc 最常用。
条件查询
回顾单元格查询的三个步骤，虽然通过 loc 对象省去了先取 Series 再取数据的冗余步骤，但第一步：查看小亮所在的行索引，对于例子来说很简单，毕竟一共也就这么几行。但如果表里面有几十万、上百万条数据，就不可能逐一去看小亮所在行的索引到底是什么。
这个时候就需要用到 loc 对象的一个重要特性：条件索引。
loc 的条件索引的具体用法如下所示，它和普通的 loc 用法最大的区别就是将行索引部分替换为条件表达式。
df.loc[条件表达式, 列索引名称]
比如，获得年龄大于等于 23 岁的员工的信息。使用条件查询，这样写：
# 条件表达式：df_info["年龄"] >= 23，然后因为获得所有列，所以列索引直接写 :
df_info.loc[df_info["年龄"] >= 23, :]
输出为：
条件表达式往往是判断 DataFrame 的某个列满足某个条件，比如是否大于或等于等等。这样就不用每次都要看所需数据的行索引是什么，而是直接通过写合适的条件表达式就可以筛选出所需数据。
拿最开始的任务来说，查询小亮的部门。有了条件表达式，不再需要关心小亮所在行的行索引，而是可以这么写：
# 使用条件表达式: df["姓名"] == "小亮"，并取部门这个列
df_info.loc[df_info["姓名"] == "小亮", "部门"]
输出：
1 IT部
Name: 部门, dtype: object
可以看到，小亮的部门被成功查询出来了，而且还是在完全不知道他行索引的前提下。不过，查询的是一个值，但这里的结果似乎是一个 Series，这是因为一旦在 loc 中使用了条件表达式，它返回的结果就会是 Series，因为会存在满足条件的行有多个的情况。
在这个例子里，知道表中只有一个小亮，所以直接从结果 Series 取第一个就可以。这里不关心结果中的行索引，所以可以直接使用 iloc 取第一个即可。（Series 的 iloc 和 DataFrame 的 iloc 作用类似，即不关心索引，而是按照第几个这样的排序来取）
通过条件查询来打印小亮的部门，代码如下：
print("小亮的部门：" + df_info.loc[df_info["姓名"] == "小亮", "部门"].iloc[0])
输出为：
小亮的部门：IT部
高级条件查询
当筛选数据的时候，一个条件不能满足要求，就需要组合多个条件来筛选出所需数据。组合多个条件时，最常见的两个逻辑关系就是：逻辑与和逻辑或。
（1）逻辑与
假设有两个条件：A 和 B，A & B 代表逻辑与。逻辑与的意思是 A 和 B 两个条件需要同时满足，则 A & B 才算满足。
举个例子，查询 IT 部中 25 岁以下的员工信息。这里有两个条件，一个是部分是 IT 部，另一个是年龄小于 25，这两个条件需要同时满足。
# loc 条件表达式的逻辑与操作。每个子条件都需要用括号括起来
df_info.loc[(df_info["部门"] == "IT部") & (df_info["年龄"] <25), :]
输出
（2）逻辑或
假设有两个条件，A 和 B，A | B 代表逻辑或，意思是 A 和 B 只需要有一个条件满足，则 A | B 就满足。
举个例子，查询出所有财务部和设计部的员工。这里有两个条件，一个是部门等于财务部，一个是部门等于设计部，只需要满足其中一个条件就需要打印出来。代码如下：
df_info.loc[(df_info["部门"] == "财务部") | (df_info["部门"] == "设计部"), :]
输出为：
小结
至此，关于 DataFrame 和 Series 的数据查询技术已经介绍完毕，下面回顾一下。
首先，学习了使用 [] 来查询 DataFrame 和 Series 的内容，关键点如下。
- 针对 Series 使用 []，返回传入的索引对应的元素；针对 DataFrame 使用 []，返回传入的索引对应的列 Series。
- 当传给 [] 索引器的索引是多个索引，即一个索引列表时，DataFrame 会返回包含索引列表中指定的列的子 DataFrame，而 Series 则会返回索引列表中索引对应的元素组成的子 Series。
- [n:m]，代表查询从 n 到 m 中间的这一段记录，不写 n 时，代表查询前 m 条数据，n 和 m 都不写时，返回查询全部数据。
- [::n]，代表每隔 n 条返回一条，一般用于基于固定的频率采样数据集；[::-1] 代表从后向前逐一返回。
之后，学习了查询数据更强大的 loc 和 iloc，关键点如下。
- loc 后接 []，可以一次性传入行索引和列索引，使用逗号隔开，实现了直接取单元格的数据；行索引和列索引都遵循第一部分介绍的各种规则，如多重索引、范围选择等。
- iloc 和 loc 类似，只是传入的不是索引，而是第几行、第几列这样的整数。
- loc 的行索引部分可以替换为条件表达式，来实现通过条件来选择行，而不是通过固定的行索引。
- 条件表达式可以组合，& 代表逻辑与，| 代表逻辑或。
掌握了数据查询技术后，在拿到超大 DataFrame 时，也有足够的技巧进行初步的分析。在接下来的章节将学习更多进阶分析，以更好地应对实际项目。
版本差异（数据科学栈 → 当前版本）
| 库 | 本文编写时 | 当前稳定版 | 升级要点 |
|---|---|---|---|
| Python | 3.8-3.12 | 3.14 | 3.12+ 起性能显著提升；3.14 PEP 649/750 |
| NumPy | 1.x/2.0 | 2.3.x | np.float_ 等别名移除；NEP 50 类型提升 |
| Pandas | 1.x/2.x | 3.0.x | Copy-on-Write 默认开启；inplace 移除；字符串 dtype 变化 |
| Matplotlib | 3.x | 3.x 稳定版 | API 兼容，样式更新 |
| Seaborn | 0.12/0.13 | 0.13.x | API 稳定 |
| scikit-learn | 1.x | 1.7.x | API 稳定，新算法持续加入 |
本文讲解的数据分析流程（读取→清洗→分析→可视化）与核心 API 在最新版本中成立；升级时重点关注 Pandas 3.0 的 Copy-on-Write 与 NumPy 2.x 的类型变化。