在以下情况下，它们的行为相同：
但是，[]在以下情况下不起作用：
这三个不能用来完成[]。更重要的是，如果您的选择同时涉及到行和列，那么分配就会成问题。
df[1:3]['A'] = 5
这将选择行1和2，然后选择返回对象的列“ A”并为其分配值5。问题是，返回的对象可能是副本，因此这可能不会更改实际的DataFrame。这将引发SettingWithCopyWarning。这种分配的正确方法是
df.loc[1:3, 'A'] = 5
使用.loc，可以确保修改原始DataFrame。它还允许您对列（df.loc[:, 'C':'F']）进行切片，选择单行（df.loc[5]）和选择行列表（df.loc[[1, 2, 5]]）。
另请注意，这两个未同时包含在API中。.loc后来被添加为更强大，更明确的索引器。有关更多详细信息，请参见unutbu的答案。
注意：使用[]vs获取列.是一个完全不同的主题。.只是为了方便。它仅允许访问其名称为有效Python标识符的列（即它们不能包含空格，它们不能由数字组成…）。当名称与Series / DataFrame方法冲突时，不能使用它。它也不能用于不存在的列（即，df.a = 1如果没有column ，分配将不起作用a）。除此之外，.并且[]是相同的。
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