今天要來講解loc語法的基礎用法，
輸出值的資料結構為Series。

範例

首先，先建立一個DataFrame結構的資料，
或是有匯入的資料轉成DataFrame結構也行，
這次的資料結構以JSON格式做轉換，
以資料中的A、B、C作為索引。
這邊為了方便對照，先印出完整的資料來看。

scoresData = {
    "Chinese":
    {
        "A": 54,
        "B": 76,
        "C": 66,
    },
    "English":
    {
        "A": 61,
        "B": 97,
        "C": 75,
    },
    "Math":
    {
        "A": 71,
        "B": 82,
        "C": 67,
    }
}
scores = pd.DataFrame(scoresData)
print(scores)

印出資料如下，
對照可看出A、B、C三人在三個科目上的成績分別是多少。

   Chinese  English  Math
A       54       61    71
B       76       97    82
C       66       75    67

loc語法

介紹loc語法，
在資料後加上.loc["索引值"]，
使用方式如下，
這邊選擇取得索引值A的資料。

print(scores.loc["A"])

印出資料如下，
資料結構為Series。

Chinese    54
English    61
Math       71
Name: A, dtype: int64

對照完整的表可以找出索引值A的各科目成績，
也就是輸出的值。

今日結語

今天學到了loc語法的使用，
可以用指定索引值來找出其對應的所有資料，
明天來談談iloc語法的基礎用法，
可以稍微來比較一下這兩者的差異