loc中的数据是列名，是字符串，所以前后都要取；iloc中数据是int整型，所以是Python默认的前闭后开
构建数据集df
loc函数主要通过行标签索引行数据 ，划重点， 标签！标签！标签！
loc[1]选择行标签是1的（从0、1、2、3这几个行标签中）
loc[0:1] 和 loc[0,1]的区别，其实最重要的是loc[0:1]和iloc[0:1]
索引某一列数据，loc[:,0:1]，还是标签，注意，如果列标签是个字符，比如'a'，loc['a']是不行的，必须为loc[:，'a']。
但如果行标签是'a',选取这一行，用loc['a']是可以的。
iloc 主要是通过行号获取行数据，划重点，序号！序号！序号！
iloc[0:1]，由于Python默认是前闭后开，所以，这个选择的只有第一行！
如果想用标签索引，如iloc['a']，就会报错，它只支持int型。
ix——结合前两种的混合索引，即可以是行序号，也可以是行标签。
如选择prize>10(prize为一个标签)的，即 df.loc[df.prize>10]
还有&并或等操作
python选取特定列——pandas的iloc和loc以及icol使用
pandas入门——loc与iloc函数
pandas中loc、iloc、ix的区别
pandas基础之按行取数（DataFrame）
loc 在index的标签上进行索引,范围包括start和end。
iloc 在index的位置上进行索引,不包括end.。
ix 是 iloc 和 loc的合体。
Python(英语发音:/ˈpaɪθən/), 是一种面向对象、解释型计算机程序设计语言，由Guido van Rossum于1989年底发明，第一个公开发行版发行于1991年，Python 源代码同样遵循 GPL(GNU General Public License)协议。Python语法简洁而清晰，具有丰富和强大的类库。它常被昵称为胶水语言，能够把用其他语言制作的各种模块(尤其是C/C++)很轻松地联结在一起。常见的一种应用情形是，使用Python快速生成程序的原型(有时甚至是程序的最终界面)，然后对其中有特别要求的部分，用更合适的语言改写，比如3D游戏中的图形渲染模块，性能要求特别高，就可以用C/C++重写，而后封装为Python可以调用的扩展类库。需要注意的是在您使用扩展类库时可能需要考虑平台问题，某些可能不提供跨平台的实现。
<pre>import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.patches import Polygon
def func(x):
return -(x-2)*(x-8)+40
x=np.linspace(0,10)
y=func(x)
fig,ax = plt.subplots()
plt.plot(x,y,'r',linewidth=2)
plt.ylim(ymin=20)
a=2
b=9
ax.set_xticks([a,b])
ax.set_xticklabels(['$a$','$b$'])
ax.set_yticks([])
plt.figtext(0.9,0.05,'$x$')
plt.figtext(0.1,0.9,'$y$')
ix=np.linspace(a,b)
iy=func(ix)
ixy=zip(ix,iy)
verts=[(a,0)]+list(ixy)+[(b,0)]
poly = Polygon(verts,facecolor='0.9',edgecolor='0.5')
ax.add_patch(poly)
x_math=(a+b)*0.5
y_math=35
plt.text(x_math,y_math,r"$\int_a^b(-(x-2)*(x-8)+40)dx$",horizontalalignment='center',size=12)
plt.show()
</pre>
