今天要來講解:的用法，
在Pandas有著範圍的意義，
簡單來說，
使用:就是決定取得資料範圍的用法，
在前面(DAY4 Pandas用index取得指定資料)也有提到過，
而今天是要loc、iloc語法搭配:一起做使用。

範例

同樣的先建立範例資料，
已經很熟悉的朋友可以直接跳過這段向下段看。

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

使用loc的:語法

使用loc的:語法如下，
在資料後加上.loc["起始索引值(包含)":"結束索引值(包含)"]，
使用方式如下，
這邊選擇取得索引值B到C的資料。

print(scores.loc['B':'C'])

印出資料如下，
資料結構為DataFrame。

   Chinese  English  Math
B       76       97    82
C       66       75    67

這邊要注意的是，
可以到看到列出的資料是:前後的資料都包含的。

使用iloc的:語法

使用iloc的:語法如下，
在資料後加上.iloc[起始index(包含),結束index(不包含)]，
這邊要特別注意與loc不同的是，
iloc結束的索引值是不包含在內的。
使用方式如下，
這邊選擇取得索引值起始index為1至結束index為2的資料，
對照上述語法就是
取得資料**第二列(包含)至第三列(不包含)**的資料，
換句話說就是會列出第二列的資料。

print(scores.iloc[1:2])

印出資料如下，
資料結構為DataFrame。

   Chinese  English  Math
B       76       97    82

用:語法(複習DAY4)

這邊順便來簡單複習一下單純:的用法，
使用方式如下。

print(scores[1:2])

印出資料如下，
資料結構為DataFrame。

   Chinese  English  Math
B       76       97    82

可以看出使用結果和iloc的:語法是一樣的，
因為在這情況下，
兩者都是使用index來取得對應資料所致。

今日結語

希望今天有對:語法有更深刻的記憶，
若前後沒加任何數字僅有:表示全部；
若後面加上數字，例如:2，表示從最前面到index為2(不包含)的資料；
若前面加上數字，例如2:，表示從index為2(包含)到最後面的資料；
希望大家都能活用:語法。