pandas如何正确读取DataFrame指定列的指定行数据

问题背景 #

现有示例DataFrame结构如下：

A      B       C      D
0   ravi   priya    sonue   John
1   priya  sonue   ravi     john
2   john  ravi     priya    sonue
3   sonue john    priya    ravi

需求为获取B列中索引0到2的行数据，此前使用df.iloc[0, 2]无法得到预期结果，期望输出格式如下（注：示例中sone为笔误，对应原数据值为sonue）：

B 
priya
sonue
ravi

错误原因说明 #

iloc的参数规则为df.iloc[行选择范围, 列选择范围]，此前写的df.iloc[0,2]实际是取「行索引为0、列位置索引为2（即C列）」的单个单元格值，和需求的行列范围完全不匹配。

可行实现代码 #

方法1：先选列再切片行（可读性最高） #

如果需要保留B列的列名、返回DataFrame格式和预期输出对齐，使用双括号选中B列，再对行做0-3的切片（pandas位置切片为左闭右开规则，写0:3即可覆盖索引0、1、2三行）：

# 选中B列，截取索引0-2共3行
result = df[['B']].iloc[0:3]

方法2：iloc同时指定行列范围 #

直接在iloc中同时写行、列的选择范围，注意原表B列的位置索引是1（列顺序从0开始计数：A=0、B=1、C=2、D=3），列范围写1:2即可保留DataFrame结构：

result = df.iloc[0:3, 1:2]

如果不需要保留带列名的DataFrame结构，只需要拿到B列对应3个值的Series序列，可以简化写法为：

result = df['B'].iloc[0:3]

运行上述代码后，得到的输出和预期完全一致：

B
0  priya
1  sonue
2   ravi

内容的提问来源于stack exchange，提问作者vipin sharma