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在Python數據分析實務中，經常會需要選取整個數據集的某些子集進行分析。選取的方法多種多樣，有簡單也有複雜。今天，我們就藉助pandas中最常見的數據結構Series，來對比一下.loc[]與.iloc[]的選取方法。

.loc[]方法

該方法是通過索引的標籤名稱來達到對成員的選取。我們可以構造一個簡單的Series來見證一下：

假如我們要選取索引為“b”的成員，則可以為：

若需要選取連續多個成員，則可以做類似切片的寫法進行操作：

然而需要指出的是，這裡和真正的位置型切片索引（下面的iloc[]就屬於）不同的是，它是左右均閉合的，即最終返回的結果，是包含從索引b開始直到索引d結束的所有連續成員。

而如果我們要選取多個不連續成員，則可以傳遞列表進來：

需要說明的是，下面的這種寫法是錯誤的，因為它傳遞進來的不是一個列表，而是兩個獨立的字符串，Series暫時不接受這種狂放的寫法：

另外，如果我想選取位置索引為3的成員，可否直接傳遞個3進去呢。我們來試一試：

答案是不行的（當然，如果你的索引不是這些字母，而是一堆整數，那麼也是可以的。因為這種情況下，這些整數索引，就可以當做是索引的標籤名稱），這是下面的方法來做的事兒。

.iloc[]方法

該方法就是用從0開始的整數型位置來對成員進行索引，我們可以這樣說，這種選取方式，實際上和索引（index）無關，只和成員的空間位置有關。

還是上面那個Series，我們要選取其第一個成員，就可以如下：

這種選取方式是從0開始的，這是Python，同時也是大多數編程語言在索引上的一種約定俗成。

若是要取連續多個成員，可以用類似列表的形式來寫：

需要注意的是，這種選取方式與.loc[]不同，它是左閉右開的，也就是0代表的成員包含在內，而4代表的成員Luke則不包含在內。

另外，選取多個不連續成員，與上面方法類似的，也是傳入一個列表，只是這個列表的元素是一堆整數：

同樣的，把最外層的方括號去掉，則相當於傳遞了兩個整數進去，這種方法也是會報錯的：

總結一下，.loc[]方法傳遞參數時，參數或者參數的成員代表的均是Series索引的標籤；而.iloc[]方法中，則代表的是Series成員所在的空間位置。