Series的打印效果，让我们感觉它像个二维表格，实际上它还是一维的，其索引和numpy的一维数组比较类似，但还是有点区别的。

注意：如果你的Series是显式的整数索引，那么s[1]这样的取值操作会使用显式索引，而s[1:3]这样的切片操作却会使用隐式索引。Pandas开发人员在历史中为这种问题头疼不已，但没办法，现在还是这么混乱。

对于DataFrame这种二维表格，情况有点不太一样，请务必注意！

核心思维：在DataFrame中，优先按列操作！

Empty DataFrame

是不是觉得好难理解记忆？还是numpy那种索引方式更符合人的思维习惯？没关系，Pandas考虑到了这一点，提供了类似numpy的行+列的索引标签，也就是loc和iloc。这两者差一个字母i。后者是以隐含的整数索引值来索引的，前者则使用你指定的显式的索引来定位值。

提示：老版本的ix标签已经不提倡使用了。