获取Pandas数据框架的第一列有多种方法，以下是其中的三种常用方法：
方法一：使用iloc()函数
iloc()函数是Pandas提供的专门用于位置索引的函数，可以根据数据框架中每个元素的位置来获取指定位置的数据。获取第一列的方法如下所示：
import pandas as pd
# 创建一个数据框架 df
df = pd.DataFrame({'A':[1, 2, 3], 'B':[4, 5, 6]})
# 输出第一列
first_col = df.iloc[:,0] # iloc函数中的冒号表示选择所有行，0表示选择第一列
print(first_col)
上述代码中，先创建了一个数据框架df，并使用iloc()函数选择了所有行、第一列的数据。结果输出如下所示：
0 1
1 2
2 3
Name: A, dtype: int64
从结果中可以看出，这种方法返回的是一个Series对象，其中包含了第一列的所有数据。可以使用Series对象的values属性获取这些数据的值，代码如下：
first_col_values = first_col.values
print(first_col_values)
结果输出如下所示：
[1 2 3]
可以看到，通过Series对象的values属性获取的结果是一个NumPy数组，也就是第一列所有数据的值。
方法二：使用loc()函数
除了iloc()函数外，还可以使用loc()函数来获取数据框架的列数据。loc()函数是Pandas提供的专门用于标签索引的函数，可以根据行列的标签来获取指定数据。获取第一列的方法如下所示：
import pandas as pd
# 创建一个数据框架 df
df = pd.DataFrame({'A':[1, 2, 3], 'B':[4, 5, 6]})
# 输出第一列
first_col = df.loc[:, 'A'] # loc函数中的冒号表示选择所有行，'A'表示选择列标签为'A'的列
print(first_col)
上述代码中，先创建了一个数据框架df，并使用loc()函数选择了所有行、第一列的数据。结果输出同方法一中的结果。
方法三：使用head()函数
还可以使用head()函数来获取数据框架的第一列数据，head()函数是Pandas提供的默认参数中取前几行的函数，可以用来提取数据框架的前几行或某一列的数据。获取第一列的方法如下所示：
import pandas as pd
# 创建一个数据框架 df
df = pd.DataFrame({'A':[1, 2, 3], 'B':[4, 5, 6]})
# 输出第一列
first_col = df.head()['A'] # head函数默认取前5行数据，然后用列标签'A'获取第一列的数据
print(first_col)
上述代码中，先创建了一个数据框架df，并使用head()函数获取前5行的数据，然后再使用列标签’A’来获取第一列的数据。结果输出同方法一中的结果。
综上所述，以上三种方法都可以用来获取Pandas数据框架的第一列数据，其中iloc()和loc()函数更为常用和推荐。