pandas中选取行列终极用法

pandas中如何取特定条件的行和/或特定条件的列一直很困扰，多次查文档，好象也没有一个很准确的总结。经过多天的尝试和学习，个人觉得现在是下一个统一结论的时候了。

通用方法

通用的方法就是用:
df.loc[]
例如：

df.loc[(Row_condition1) & (Row_condition2), : ] 
#这是通过一系列条件来选取行。
df.loc[:, (Col_condition1) & (Col_condition2)] 
#这是通过一系列条件来选取列。
df.loc[(Row_condition1) & (Row_condition2), (Col_condition1) & (Col_condition2)] 
#这是通过一系列条件来选取行和列。

简易方法

在选取行或列时，通常可以采取一些简易办法。如：

• 选取行
  df[(Row_condition1) & (Row_condition2)] #这是直接用[]括号，不使用.loc[]，通过一系列条件来选取行。

• 选取列
  如果列名和关键字没有冲突，可以用点操作符选取一列。注意选取出来的格式是序列。
  df.列名 #只能选一列，并且列名没有冲突。
  可以用两组方括号选取一个或者多个任意名字的列，但这个方法不能用于条件选取：
  df[['col1', 'col2','col3']]
  需要注意，如果用一组方括号，可以取出一个序列（但不能取出多个序列）。而两组方括号取出的是永远是dataframe（不管是取一列还是多列）

df['col1']   #正确，取出一个序列。
df['col1','col2']  #报错，错误用法。
df[('col1','col2')]  #报错，错误用法。
df[['col1','col2']]  #正确，取出一个dataframe子集

pandas里subset的逻辑刚接触确实有点混乱。比如一组方括号设计为可以条件选取行，但不能直接用索引选出一行或者多行。可同时一组方括号又可以用来取出一列（序列），但不能取出多列。而两组方括号设计为可以选取一列或者多列，但又不能条件选取列。
当然逻辑乱的主要是在简易方法，如果怕糊涂，那就永远用.loc或者.iloc方法。这好象也是pandas推荐的做法。多敲几下键盘吧！