数据标签在Pandas中，相当于数据库中的主键。简单理解的话，就是唯一标识一行数据的值，也就是数据标签这一列数据当中，不能有重复值。

就如同我们每个人的身份证号码一样，是不能有重复的号码的，否则就变成假身份证了。

Pandas中的数据标签，有数字类型的，也有字符类型的。灵活运用数据标签，可以让我们的数据访问和操作更加便捷。

知识要点

A、使用loc函数，通过数据标签，对数据进行选择和切片

B、通过loc函数，对数据切片后，进行批量赋值

原始数据集

我们通过numpy的随机函数，模拟生成series的原始数据集

先导入numpy和pandas库，然后生成series数据集，赋值给s变量。这里我们把series的数据标签，设置为abcdef的字符类型。

生成dataframe数据集

这里的dataframe数据集，数据标签用的是日期类型的，和字符串类型一致。

知识要点操作A

通过区间，也就是开始日期和结束日期选择数据

通过把开始日期留空，我们也可以选择某一日期之前的数据

同理，把结束日期留空，也可以选择某一日期之后的数据

对series数据的选择，也是一样的

我们还可以通过数据标签，准确选择series的某一个值

如果要选择dataframe的某几行数据的话，可以使用数组的方式

同样，可以使用行的区间，和列的区间，对数据进行切片选择，也就是某一部分数据

要选择dataframe的某一行，series的某一个值的话，可以通过对应的数据标签进行选择

通过数据标签和列标签，可以准确选择dataframe的具体数值

知识要点操作B

要修改原始数据集中的数据的话，要先查询出需要修改的数据，然后通过等号赋值语句，设置为新的值即可。

上图代码，有两个过程，第一个过程是，先选择数据标签为c，然后到结束的数据。分号后面留空，表示到数据的结束为止。第二个过程是，把选择的数据，赋值为0。

要修改某一个具体的值的话，直接通过数据标签进行修改即可

dataframe数据集的话，则需要通过数据标签对应的行，以及列标签对应的列，进行修改

总结

通过loc函数，可以对字符串类型的数据标签进行选择。我们在数据分析的时候，不管是选择数据，还是修改和删除数据，都需要先对数据进行选择。

特别是复杂的处理，需要借助于循环和迭代，对数据集进行循环处理。而我们这里讲的通过数据标签选择数据，就是对后面的数据分析打好坚实的基础，这需要我们多进行练习，熟练掌握运用数据标签对数据进行选择的技术。