有趣的Pandas行为

Question

我附上了一张截图pd数据帧我正在使用并且我观察到了loc中一些有趣的行为，对我来说这是违反直觉的/对我来说没有太大意义，因为在阅读了pandas API之后，我会认为它们是等效的（例如比loc快）。在

实际上，在二维数据帧中，我认为这些方法应该是等效的，但是它们得到的结果不同：

方法1

df.loc[label, column]

方法2

^{pr2}$

方法3

^{3}$

Out[77]描述了表的结构，我发现有趣的是输出方法如何航向位置[label，column]对于标签'3T19'和列'wing1'输出的结果（我不理解和）与使用其他两种方法的结果都不一致，与在任何其他标签上使用方法1时的结果不同。在

非常感谢您耐心的帮助，这一定是最基本的问题之一。在

在Python2.1wpandas 0.14.1上运行python3.4

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问题可通过以下方式重现：

import pandas as pd
belly = '216 3T19'.split()
wing1 = '2T15 4H19'.split()
wing2 = '416 4T20'.split()
mat = pd.to_datetime('2016-01-22 2019-09-07'.split())

tbondfly = pd.DataFrame({'wing1':wing1, 'wing2':wing2, 'mat':mat}, index=belly)
#             mat wing1 wing2
# 216  2016-01-22  2T15   416
# 3T19 2019-09-07  4H19  4T20