如何“选择不同的“?跨越 pandas 中的多个数据框列?

在pandas中，如果你想要选择不同的列，你可以使用DataFrame的loc属性和iloc属性的组合。loc属性是基于标签的，iloc属性则是基于索引的。如果你想要选择多个列，你只需要将它们放入一个列表即可。

以下是一个代码示例：

```python
import pandas as pd

# 创建一个数据框
df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3],
    'B': [4, 5, 6],
    'C': [7, 8, 9]
})

# 选择列A和C
print(df[['A', 'C']])
```

在这个例子中，我们首先创建了一个包含三个列的数据框。然后，我们选择了列A和C。

如果你想选择多个行，你只需要在方括号内放入一个切片即可。例如：

```python
# 选择第一行和第三行
print(df[[0, 2]])
```

在这个例子中，我们选择了第一行和第三行。

如果你想要选择所有的列，你可以使用':'。例如：

```python
# 选择所有列
print(df[:])
```

在这个例子中，我们选择了所有的列。

如果你想选择满足特定条件的行，你可以在方括号内放入一个条件表达式。例如：

```python
# 选择列A大于1的行
print(df[df['A'] > 1])
```

在这个例子中，我们选择了列A大于1的行。

注意：在pandas中，索引是从0开始的。所以，第一行的索引是0，第二行的索引是1，以此类推。