有人能解释一下这两种切片方法有什么不同吗？
我看过文档，也看到过这些答案，但我还是发现自己无法理解这三种方法有什么不同。在我看来，它们在很大程度上是可以互换的，因为它们处于较低的切片级别。
例如，假设我们希望获得dataframe的前五行。这两个是怎么工作的？
df.loc[:5]
df.iloc[:5]
谁能说出三种情况，在使用上的区别比较清楚？
从前，我也想知道这两个函数与df.ix[:5]有什么不同，但是ix已经从pandas 1.0中删除了，所以我不再关心了。
这两种方法的主要区别是：
>
loc获取具有特定标签的行（和/或列）。
iloc获取整数位置的行（和/或列）。
为了演示，请考虑一系列具有非单调整数索引的s字符：
>>> s = pd.Series(list("abcdef"), index=[49, 48, 47, 0, 1, 2])
49 a
48 b
47 c
0 d
1 e
2 f
>>> s.loc[0] # value at index label 0
'd'
>>> s.iloc[0] # value at index location 0
'a'
>>> s.loc[0:1] # rows at index labels between 0 and 1 (inclusive)
0 d
1 e
>>> s.iloc[0:1] # rows at index location between 0 and 1 (exclusive)
49 a
以下是s.loc和s.iloc在传递不同对象时的一些差异/相似之处：
