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在Pandas数据框架中，可以使用[]、loc和iloc按名称或索引选择行和列。

1. 使用[]选择列

使用[]可以快速选择列。例如，下面是一个包含三列的数据框：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3],
    'B': ['a', 'b', 'c'],
    'C': [True, False, True]
})

可以通过以下方式选择单列：

df['A']

或选择多列：

df[['A', 'C']]

1. 使用loc按名称选择行和列

loc可以按名称选择行和列。使用loc时，行和列都必须指定名称。

例如，下面是一个包含三列的数据框：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3],
    'B': ['a', 'b', 'c'],
    'C': [True, False, True]
}, index=['row1', 'row2', 'row3'])

可以通过以下方式选择单个元素：

df.loc['row1', 'A']

或选择多个元素：

df.loc[['row1', 'row3'], ['A', 'C']]

可以使用冒号（：）选择一组行或列，例如：

df.loc[:, 'A':'B']

1. 使用iloc按索引选择行和列

iloc可以按索引选择行和列。使用iloc时，行和列都必须指定索引。

例如，下面是一个包含三列的数据框：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3],
    'B': ['a', 'b', 'c'],
    'C': [True, False, True]
})

可以通过以下方式选择单个元素：

df.iloc[0, 0]

或选择多个元素：

df.iloc[[0, 2], [0, 2]]

可以使用冒号（：）选择一组行或列，例如：

df.iloc[:, 0:2]

总结：使用[]、loc和iloc可以方便地在Pandas数据框架中按名称或索引选择行和列。其中loc按名称选择，iloc按索引选择。