pd.DataFrame.loc可以使用一两个索引器。在其余文章中，我将第一个索引器表示为i，将第二个索引器表示为j。
如果仅提供一个索引器，则该索引器将应用于数据帧的索引，并且假定缺少的索引器代表所有列。因此，以下两个 示例是等效的。
其中:用来表示所有列。
如果同时存在两个索引器，则i引用索引值和j引用列值。
现在我们可以专注于什么类型的值i，并j可以承担。让我们以以下数据框df为例：
df = pd.DataFrame([[1, 2], [3, 4]], index=['A', 'B'], columns=['X', 'Y'])
loc 已经写成这样i并且j可以是
应该是各个索引对象中的值
df.loc['A', 'Y']
其元素也是相应索引对象的成员（请注意，我传递给的数组的顺序loc受尊重
df.loc[['B', 'A'], 'X']
B 3
A 1
Name: X, dtype: int64
* 传递数组时，请注意返回对象的维数。`i`是上面的数组，`loc`返回一个对象，其中返回带有这些值的索引。在这种情况下，因为j是标量，所以`loc`返回了一个`pd.Series`对象。如果我们为i和传递了一个数组，我们可以操纵它以返回一个数据帧j，并且该数组可能只是一个单值数组。
``` df.loc[[‘B’, ‘A’], [‘X’]]
X
B 3
A 1
3. **boolean arrays** 为True或False且长度与相应索引的长度匹配的布尔数组。在这种情况下，loc只需获取布尔数组所在的行（或列） `True`.
df.loc[[True, False], ['X']]
X
A 1
```
除了可以传递给哪些索引器之外loc，它还使您能够进行分配。现在，我们可以分解您提供的代码行。
iris_data.loc[iris_data['class'] == 'versicolor', 'class'] = 'Iris-versicolor'
iris_data.loc[iris_data['class'] == 'versicolor', 'class'] = 'Iris-versicolor'
我们分配'Iris-versicolor'在列中的所有元素'class'，其中'class'为'versicolor'
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