如何优雅结合Pandas的.loc与.iloc选择特定行和列？

当然有更简洁优雅的方式，你可以一步完成行与列的选择，同时避免链式索引可能带来的潜在问题（比如SettingWithCopyWarning）。

方法1：用iloc结合列位置索引（推荐） #

直接通过df.columns.get_indexer()将目标列名转换为位置索引，再配合iloc选中指定行：

df.iloc[2:4, df.columns.get_indexer(['id', 'person'])]

• iloc[2:4]精准选中位置索引为2、3的行（Pandas切片遵循左闭右开规则）
• df.columns.get_indexer(['id', 'person'])把列名映射为对应的位置索引，确保选中id和person列

方法2：结合loc与iloc的写法 #

如果一定要同时用到loc和iloc，可以先通过iloc获取目标行的索引标签，再用loc选择列：

df.loc[df.iloc[2:4].index, ['id', 'person']]

不过这种写法逻辑绕弯，不如第一种方式简洁高效。

原写法的问题 #

你之前用的df.loc[:, ['id', 'person']][2:4]属于链式索引，Pandas无法明确返回的是原DataFrame的视图还是副本，后续如果对结果做修改，可能出现意料之外的行为，一步到位的写法能规避这个风险。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者equanimity