数据框（DataFrame）的数据选择分为按列访问、按行访问和切片。按列访问有两种语法：对象名['列标签'] 把列标签当字符串处理，必须加引号，可处理任意字符的列标签；对象名.列标签 通过数据框的属性访问列，不加引号，但对列标签要求较严——不能有空格、特殊字符，且不能与已有方法或属性重名。例如 df['平安科技']、df.南方通信 都得到一列序列。访问一列后再取其中一个元素，按访问序列的方法：对象名['列标签']['行标签']，注意列标签在前、行标签在后，如 df["平安科技"]['2024-02'] 得到 47.1。数据框按列访问不支持切片，但支持用列标签列表选取多列，语法为 对象名[['列标签',…]]，如 df[['平安科技', '幸福银行']]。
按行访问必须使用选择器 loc 和 iloc（见表4-1）：loc 通过标签访问，iloc 通过整数索引访问。例如 df.loc['2024-01'] 取出该月整行，df.iloc[1] 取出第 2 行（对应 2024-02）。访问一行后再取其中一个元素：对象名.loc['行标签']['列标签']（行标签在前、列标签在后），如 df.loc['2024-01']['平安科技'] 得到 45.2；整数位置则用 对象名.iloc[行索引, 列索引]，如 df.iloc[1, 2] 得到 4.6。
切片时，df.loc['2024-01':'2024-02'] 按行标签切片且包含结束标签；df.iloc[0:2] 按整数位置切片，不含结束位置。行、列可同时切片：df.iloc[0:2,0:2] 切前 2 行和前 2 列交叉处的数据块；仅按列切片用 df.iloc[:,0:2]。快速访问器 at[] 和 iat[] 只取单个元素，功能与 loc、iloc 类似，但性能更优、速度更快：df.at['2024-02','平安科技'] 用行、列标签（行在前），结果 47.1；df.iat[0, 2] 用整数位置（行在前），结果 3.4。易错点：链式取元素时，按列是先列后行，按行（loc/iloc）和 at/iat 都是先行后列；loc 切片含结束标签，iloc 不含；at/iat 只能取单个元素，不能切片。
df['列标签'] 可处理任意列名；df.列标签 要求列名合法且不与属性/方法重名。df['列标签']['行标签']（列在前、行在后）。df[['列1','列2']]。loc 按标签，iloc 按整数索引。df.loc['行标签']['列标签']（行在前、列在后）。loc 行切片包含结束标签；iloc 切片不含结束位置。行、列可同时切，如 df.iloc[0:2,0:2]、df.iloc[:,0:2]。at[行标签,列标签]、iat[行位置,列位置] 只取单个元素，速度更快。