Python笔记：📚 df.loc和df.iloc的区别💡

在数据分析中，`pandas` 是一款非常强大的工具，而 `df.loc` 和 `df.iloc` 是操作数据框（DataFrame）时常用的两种方法。它们虽然都能定位数据，但用途和逻辑却大有不同。

首先，df.loc 🎯 是基于标签进行选择的工具。它可以根据行和列的标签来定位数据。例如，如果你想选取某一行或某一列，只需提供对应的标签即可。比如 `df.loc['row_label', 'column_label']` 就可以精准找到目标数据。

其次，df.iloc 🔢 则是基于位置的选择方式，它按照整数索引来操作数据。这里的“i”代表integer（整数）。例如，`df.iloc[0, 1]` 表示选取第一行第二列的数据。需要注意的是，iloc 的索引是从0开始计数的哦！

总结来说，`loc` 适合用标签定位，而 `iloc` 更适合按位置操作。两者各有千秋，灵活运用能大幅提升数据分析效率！✨

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