从三个层次考虑：行列、区域、单元格。
其对应使用的方法如下：
一. 行，列 --> df[]
二. 区域 --> df.loc[], df.iloc[], df.ix[]
三. 单元格 --> df.at[], df.iat[]
索引类型和说明
obj[val] 选取DataFrame单个列或一组列在一些特殊的情况下会比较便利：布尔型数组，切片(行切片)，布尔型DataFrame
obj.ix[] 选取DataFrame单个行或者一组列，可以切片(行切片)obj.ix[:3]
obj.ix[:val] 选取当个列或者列子集
obj.ix[val,val] 同时选取行和列
reindex 将一个或者多个轴匹配到新索引
按照索引检索后再追加：
df_data = df_y[df_y.index.isin(df_index)] df_y = df_y.append(df_data)