在python pandas中，为什么df.loc[0][0]给第一，第二，而不是第一

在Python的pandas库中，使用df.loc[0][0]来访问DataFrame中的元素时，返回的是第一行的第一个元素，而不是第一列的第一个元素。

这是因为在pandas中，DataFrame的索引是基于行的，而不是基于列的。df.loc[0]表示选择DataFrame中的第一行，然后再通过[0]选择该行中的第一个元素。

如果想要选择第一列的第一个元素，可以使用df.iloc[0][0]。df.iloc[0]表示选择DataFrame中的第一行，然后再通过[0]选择该行中的第一个元素。

在pandas中，df.loc和df.iloc都是用于访问DataFrame中的元素的方法，区别在于df.loc使用标签进行索引，而df.iloc使用整数位置进行索引。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3],
        'B': [4, 5, 6],
        'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用df.loc[0][0]访问第一行的第一个元素
print(df.loc[0][0])  # 输出结果为 1

# 使用df.iloc[0][0]访问第一列的第一个元素
print(df.iloc[0][0])  # 输出结果为 1

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