`loc` 是 Pandas 库中 DataFrame 对象的一个属性，用于通过标签选择数据。它允许你使用行和列的标签来访问数据，而不是使用索引位置。使用 `loc` 的方法可以让代码更易读，并且能更清晰地表达你的意图。
基本用法
`loc` 函数的基本用法如下：
```python
df.loc[row_label, column_label]
`row_label` 是你想要选择的行的标签。`column_label` 是你想要选择的列的标签。示例假设我们有一个名为 `data` 的 DataFrame 对象，它包含了一些学生的成绩数据：```pythonimport pandas as pd
创建一个示例 DataFrame
data = {
'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
'Math': [90, 80, 70, 85],
'Science': [85, 90, 75, 95]
}
df = pd.DataFrame（data）
使用 loc 选择特定的行和列
print（df.loc[1, 'Math']） 输出：80
在这个例子中，`df.loc[1, 'Math']` 选择的是第二行（索引为1）的 'Math' 列的值，即 80。
loc 和 iloc 的区别
`loc` 基于标签进行数据选择。
`iloc` 基于整数索引进行数据选择。
希望这能帮助你理解 Python 中 `loc` 的用法