DataFrame 类型数据：

ABCDa0.5600940.35260.9277.00.9267.0.567.235.23290.9732.0.98.000.92.927.56.0.567.0.56.235.235.23.97.2.97.2.97.2.23.2.97.2.2.2.2.2.97.2.2.2.2.97.2.2.2.2.2.2.2.2.2.2.2.2.2.2.2.2.2.2.2.2.2.2.2.2.2.2.2.2.2.2.2.2.2.2.2.9.2.2.9.2.9.2.9.2.9.2.2.9.2.2.9.2.2.2.2.2.2.2.2.2.2.2.2.2.2.2.2.2.2.2.2.2.2.2.2.2.2.9.2.9.9.9.9.9.6.6.6.6.6.6.6.6.6.6.6.6.6.6.6.6.6.6.6.6.6.6.6.6.6.6.6.6.6.6.6.6.6.6.6.6.6.6.6.6.6.9.6.6.6.9.9.9.9.9.6.9.6.6.9.6.6.6.6.6.6.6.9.9.6.6.6.6.6.6.6.6.6.6.6.6.6.6.9.9.6.6.6.00000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000.9.9.9.9.9.9.9.9.9.9.9.9.9.9.9.000000000.9.9.9.9.9.9.9.9.9. 0.5654620.445108d0.4771460.933530.2917640.98666

iloc 基于行索引和列索引（index，columns） 都是从 0 开始

若数据的行标签和列标签名称过长或难以记忆，则使用 iloc 它非常方便，只需要标签对应的索引

###.loc先行后列，中间用逗号(，)分割，比如取a和a对应的数据
frame.iloc[0,0]

0.56009394013943303

### 取前两行对应数据

frame.iloc[0:2,:]

###取前两列对应数据
frame.iloc[:,0:2]

###上面的例子都是连续行和列，如果取第一行和第四行、第一列和第四列对应的数据，那么
frame.iloc[0，3]，[0，3]]

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