基于标签的Pandas数据框架索引，也被称为标签索引（label-based indexing），是一种在数据框架（DataFrame）中根据标签（label）来访问某一行、某一列或某一个元素的方法。下面将详细讲解标签索引的完整攻略并提供实例说明。
1. 利用loc()方法进行标签索引
得益于loc()方法，Pandas支持使用数据框架中行、列标签查询数据。当使用loc()方法时，数据框架的行和列都按标签进行索引，使得Pandas使用更加便捷。
例如，我们可以使用下面的代码读取一份包含天气数据的CSV文件：
import pandas as pd
weather_data = pd.read_csv('weather.csv', index_col=0)
其中，index_col=0表示将第一列设为索引，而不是生成默认的行号索引。
现在，我们可以使用loc()方法选择一个标签进行索引，例如，我们可以使用行标签选择前3行数据：
weather_data.loc[['20190501', '20190502', '20190503']]
如果想选择某个区域段（切片），可以使用类似于Python切片的语法，例如，我们可以选择从’20190501’到’20190503’这个区间段的行数据：
weather_data.loc['20190501':'20190503']
当然，loc()方法同样可以选择多个行标签和多个列标签组合索引，例如，可以选择第1、3、5行以及温度和湿度两个列的数据：
weather_data.loc[['20190501', '20190503', '20190505'], ['temperature', 'humidity']]
2. 利用at()方法进行标签索引
和loc()方法不同，at()方法只能用来选择单个元素的值。不过，由于at()方法不需要进行数据框架的构建，因此它的速度比较快。
例如，我们可以使用下面的代码直接选择第2行第3列的元素值：
weather_data.at['20190502', 'pressure']
3. 利用布尔索引进行标签过滤
除了利用标签索引选择数据之外，Pandas还支持使用布尔索引（Boolean indexing）从数据框架中选择数据。布尔索引允许我们构建一个布尔值数组（True或False），并将该数组与数据框架进行比较，以选择满足条件的数据。
例如，我们可以使用下面的代码选择湿度大于70%的数据行：
humidity_above_70 = weather_data.loc[weather_data['humidity'] > 70]
4. 利用列标签和行号进行索引
除了使用行、列标签进行索引之外，Pandas还支持使用列标签和行号进行数据框架的索引。例如，我们可以使用下面的代码选择前10行和temperature列的数据：
weather_data.iloc[:10]['temperature']
需要注意的是，在使用行号进行索引时，iloc()方法会默认使用整数下标从0开始，也就是说，第一个元素的下标是0而不是1。
综上所述，基于标签的Pandas数据框架索引提供了强大的数据处理功能，使得我们能够轻松地从数据框架中选择想要的数据。希望这个攻略可以对你有所帮助！