b[1,2] # 选择第1行第2列的元素(相当于b[1][2])
1.5 2 3 6.0 456
获取子集
>>> a[0:2] # 选择索引0和1的项
array([1, 2])
>>> b[0...:2,1] # 选择第1列中第0行和第1行中的项目
array([ 2., 5.])
>>> b[:1] # 选择第0行中的所有项目，等价于b[0:1，:]
array([[1.5, 2., 3.]]...,6.,1.5])
>>> b[[1, 0, 1, 0]][:,[0,1,2,0]] # 选择矩阵的行和列的子集
array([[4.,5.,6.,4.],
[1.5,2.,3.,1.5...的值不大于1的子集
>>> s[(s 2)] # 选择Seriess的值是2 的子集
>>> df[df['Population']>1200000000] # 使用过滤器来调整数据框...df3.filter(items=["a","b"]) # 过滤值
>>> df.select(lambda x: not x%5) # 选择特定的元素
# Where
>>> s.where
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