pandas从dataframe中获取值可以用:

import numpy as np
from pandas import Series, DataFrame

import pandas as pd

df = DataFrame({'CST_NO': [11, 22, 11, 22, 11, 22],
                'AMOUNT': [10, 20, 30, np.nan, 1000, 2000],
                'START_TIME':['2016-08-21 17:15:15','2016-08-21 22:22:22',
                             '2016-08-22 16:16:16','2016-08-22 20:23:23',
                              '2016-08-23 15:12:12','2016-08-23 13:12:12'],
                'CLIENT_IP':['192.1', '192.2', '192.1', '192.3', '192.2','192.3'],
                'CLIENT_MAC':['ios', 'win', 'win', 'ios', 'ios','win'],
                'TO':['WEI', 'BAI', 'WEI', 'ZHU', 'WANG','ZHU'],
                })
a1 = df.iloc[0]["AMOUNT"]
a2 = df.iloc[0][1]
b1 = df.loc[1]['CST_NO']
b2 = df.loc[1, 'CST_NO']
print(a, aa)

结果：
10.0 10.0
22 22

pandas给dataframe中某一位置赋值:

df.iloc[0]["AMOUNT"] = "________"
print(df)

df.iloc[0][2] = "~~~~~~"
print(df)

df.loc[1]['CST_NO'] = "+++++++++++"
print(df)

df.loc[2,'CST_NO'] = "||||||||||"
print(df)

只有第四个成功被修改替换，其他三个都没有使df发生改变。

注：dataframe某一特定位置赋值，只能用df.loc[ROW_INT,COL_NAME]*

------------------------------------分割线----------------------------------------

iloc,loc,ix(现在已经被废弃)的区别：

.loc 的使用

.loc[],中括号里面是先行后列，以逗号分割，行和列分别是行标签和列标签，比如我要得到数字5，那么就就是：

data.loc[“b”,“B”]

.iloc

.iloc[]与loc一样，中括号里面也是先行后列，行列标签用逗号分割，与loc不同的之处是，.iloc 是根据行数与列数来索引的，不能用列名称进行索引

data.iloc[1:3,1:3]

.ix

.ix我发现，上面两种用法他都可以，它既可以根据行列标签又可以根据行列数

data.ix[1,1]
data.ix[“b”,“B”]

在pandas的1.0.0版本开始，移除了Series.ix and DataFrame.ix 方法。

可以用df.loc[]代替

参考博客：点击跳转1点击跳转2