Python Pandas：按行和列编号从dataframe访问数据

我有一个简单的程序让我困惑。我从一个csv文件中读取了一个3*10的数据，我想通过它的行和列号来访问一个特定的数据。但是失败了，我不知道为什么

matrix.txt：

1,2,3,4,5,6,7,8,9,10
11,12,13,14,15,16,17,18,19,20
21,22,23,24,25,26,27,28,29,30

节目：

datainput = pd.read_csv('matrix.txt',sep=',', header = None)

inputinfo = datainput.shape ==> 3, 10

print datainput[3][3] => failed,but it should return 23, 

---

如果列号等于或大于3，我无法访问任何数据。索引从0开始：

In [8]:

df
Out[8]:
    0   1   2   3   4   5   6   7   8   9
0   1   2   3   4   5   6   7   8   9  10
1  11  12  13  14  15  16  17  18  19  20
2  21  22  23  24  25  26  27  28  29  30

In [11]:

df[2][2]
Out[11]:
23

由于您没有提供标题，因此标题是自动生成的，也是针对索引的，默认行为是从

0

开始生成索引，如您在上面所看到的

此外，您最后的陈述不正确：

In [13]:

df[3][2], df[5][2]
Out[13]:
(24, 26)

这里，第一个下标值是列标签，后跟行标签

以下情况确实会引发按键错误：

df[3][3]

---

谢谢你的回复，但我仍然无法访问df[2][5]，应该是25。你读过我的答案了吗？我已经说过，第一个下标是列，下一个是行，所以25应该是

df[5][2]

而不是

df[2][5]

谢谢。奇怪的是，第一个下标是column，这违反了大多数其他语言的习惯。有什么特别的原因吗？我不知道我想这可能是numpy也使用的一些约定，但是numpy使用行、列作为顺序，我怀疑它遵循相同的语义，如果您的df列有诸如“col1”、“col2”等名称。。然后执行

df['col1'][2]

会选择col1第3行，我刚刚测试了如果执行

df[2]['col1']

会发生什么，这会引发一个关键错误，因此看起来这是熊猫开发人员有意识的设计决策