pandas通過索引數組，獲取對應值數組

前言： 已有一個pandas類型的data，通過np.where()操作data，返回一個<class 'tuple'>的select_data，元組的第一或第二個元素是我們想要的索引數組，假設索引數組(select_data[0] or select_data[1])命名為y，y的類型是<class 'numpy.ndarray'>

目的：直接取出索引數組對應的值

方法：

    情況1：若data的類型是<class 'pandas.core.series.Series'>，可以直接通過data[y]獲取索引數組對應的值數組；

    情況2：若data類型是<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>，但它是一維（一行）數據，可使用：data = data.iloc[0] iloc[0]取出DataFrame的第一行數據，返回的是一個Series對象，（然後使用data[y]就可以啦~ ）

    情況3：若data類型是多維的<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>，目前俺還沒有啥好辦法欸~ 泥萌有啥好辦法可以分享一下~

補充：

• iloc使用標量整數print(type(df.iloc[0]))提取行，返回Series類型
• iloc使用整數列表print(type(df.iloc[[0]]))
df.iloc[[0, 2], [1, 3]]等 提取行，返回DataFrame類型。
• iloc使用切片df.iloc[1:3, 0:3]，返回的也是dataframe

• iloc: works on the positions in the index (so it only takes integers). (位置索引，和列表索引類似，裡面只能是數字)
• loc: works on labels in the index.(說白了就是標簽索引)
  (我理解的是：通過行名定位，所以可以是字符串)

• pandas以類似字典的方式來獲取某一列的值，比如df[‘A’]，得到df的A列，返回的也是一個Series對象
• data.at[user_id,movie_name] 根據指定行 index(int) 及 列 label(str) 定位元素