关于Pandas中loc、iloc索引顺序与原生Python差异的疑问

哈哈，你的这个疑问太正常了——毕竟你写的代码里明明是先取行索引再取列，看起来和Pandas的loc/iloc逻辑完全一致，那原文的“相反”说法到底是怎么回事？

咱们拆解开理清楚：

首先看原文的核心表述：

Both loc and iloc [in Pandas] are row-first, column-second. This is the opposite of what we do in native Python, which is column-first, row-second.

先明确Pandas的逻辑： #

Pandas的loc（标签索引）和iloc（位置索引）是设计上明确的行优先参数顺序：不管你是选单行、单列、切片还是组合，语法都是df.loc[行标识, 列标识]或df.iloc[行位置, 列位置]——第一个参数专门对应行维度，第二个对应列维度，逻辑非常清晰。

再看原生Python的嵌套列表： #

你写的这段代码：

matrix = [
    [1,2,3], # row 1, index 0
    [4,5,6], # row 2, index 1
    [7,8,9] # row 3, index 2
]
print(matrix[1][2]) # Output = 6

看起来也是先取行再取列，但这里的本质是原生Python没有真正的二维数组结构，只有“列表套列表”的一维嵌套：matrix[1]是先从外层一维列表里取出第二个元素（也就是第二行的子列表[4,5,6]），然后[2]再从这个子列表（又是一个一维列表）里取第三个元素。

那原文说的“column-first, row-second”是什么意思？其实是表述上的小歧义，核心想对比的是：

• 在Pandas里，你可以直接通过第二个参数快速选中某一列（比如df.iloc[:, 2]直接拿第三列所有数据），行和列的访问是对称且行优先的；
• 但在原生Python中，你没有直接“选中整列”的语法——如果要拿第三列的所有元素，你得写[row[2] for row in matrix]这种循环/推导式，反而拿整行只需要matrix[1]就行。这种“列操作远麻烦于行操作”的特性，被原文表述成了“column-first, row-second”（相当于列是后置的、需要额外处理的维度），和Pandas中“行作为第一个核心维度”的设计形成了对比。

举个直观的例子，同样拿第三列的数据：

• Pandas一行搞定：df.iloc[:, 2]
• 原生Python得遍历：[row[2] for row in matrix]

这样一看，是不是就能理解原文想表达的“相反”逻辑了？

备注：内容来源于stack exchange，提问作者Obase Oyeni Ayomobi