参考kaggle中的Pandas课程

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这里先创建一个DataFrame结构的数据：

import pandas as pd
data = pd.DataFrame({'a':[0,10,20,30,40],'b':[1,11,21,31,41],'c':[2,12,22,32,42]})

显示结果如下图：

iloc的意思是基于索引（index-based selection），输入为索引，也就是，行是（0，1，2，3，4）中的值，列是（0，1，2）中的值。

loc的意思是基于标签（label-based selection），输入为标签，也就是，行是（0，1，2，3，4）中的值，列是（'a', 'b' ,'c'）中的值。

 可以理解为iloc输入的是坐标，loc输入的是具体含义。两个方法容易被混淆的点，在于这里行坐标（0，1，2，3，4）恰好也是具体含义，但iloc中的数字与loc中的数字真实含义不同。

也正是因为这个差距，容易导致一个错误。

在对数据进行切片操作时，iloc与Python中 (:)的含义相同，包含（:）前的值，不包含（:）后的值。

而在loc中使用(:)不仅包含（:）前的值，也包含（:）后的值。