大家好，我是皮皮。
一、前言
前几天在Python白银交流群【上海新年人】问了一个Pandas数据提取的问题，上一篇文章我们介绍了基础篇，这一篇文章我们来延伸下，你想象下，我想要14和15行该怎么写？
二、实现过程
后来【论草莓如何成为冻干莓】给了一份代码，print(df.loc[[14, 15],'作者':'回复'])。继续延伸下，如下图所示：
那么此时该怎么来理解呢？
这里【瑜亮老师】指出：[14:16] == [[14,15,16]] != [14,15,16]。
一个是不用加框，返回的是pd.Series对象，你想返回pd.DataFrame对象就得加框，无论是一个还是两个，返回的对象不一样，你使用的索引方法就是不一样的。这个原理得明白，就像为什么字典查找元素跟列表查找元素的方式为什么不一样。
后来【瑜亮老师】给了一个非常细心的解答。如下：
114 方式正确，出来是竖着的Series，1列 2[14] 方式正确，出来是横着的DataFrame，1行 3[14,16] 方式正确，出来是横着的DataFrame，2行 414:16 方式正确，出来是横着的DataFrame，3行 5[14,15,16] 方式正确，出来是横着的DataFrame，3行 6[[14,15,16]] 方式错误 7[14:16] 方式错误
[14,16]是列表，中间用逗号，表示里面有2个元素 14:16用的是冒号，意思是从14到16（包含16），总共是3个元素，等同于[14,15,16]
确实学习到了，顺利地解决了粉丝的问题。
三、总结
大家好，我是皮皮。这篇文章主要盘点了一个Pandas数据提取的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。
最后感谢粉丝【上海新年人】提出的问题，感谢【论草莓如何成为冻干莓】、【瑜亮老师】给出的思路，感谢【莫生气】、【王者级混子】等人参与学习交流。
【提问补充】温馨提示，大家在群里提问的时候。可以注意下面几点：如果涉及到大文件数据，可以数据脱敏后，发点demo数据来（小文件的意思），然后贴点代码（可以复制的那种），记得发报错截图（截全）。代码不多的话，直接发代码文字即可，代码超过50行这样的话，发个.py文件就行。
