19 对于以下数据集，如果想要提取元素4，哪个无法返回想 要的结果? df = pd. DataFrame([[1, 2, 3], [2, 3, 4]], columns = ['a', 'b', 'c'], index = ['A', 'B']) A. df.iloc[1:2:] B. df['c'][-1:-2:-1] C. df.loc['B','c'] D. df['c'][-1:-2]

首先，我们来解析给定的数据集 `df`： ```python import pandas as pd df = pd.DataFrame([[1, 2, 3], [2, 3, 4]], columns=['a', 'b', 'c'], index=['A', 'B']) ``` 这个数据集 `df` 看起来是这样的： ``` a b c A 1 2 3 B 2 3 4 ``` 现在，我们来逐个分析每个选项，看看哪个选项无法返回元素 4。 ### 选项 A: `df.iloc[1:2:]` `df.iloc[1:2:]` 使用整数索引提取行。`1:2` 表示从第 1 行（索引从 0 开始）到第 2 行（不包括第 2 行），步长为 1。因此，这会返回第 1 行（即索引为 'B' 的行）： ```python df.iloc[1:2:] ``` 结果是： ``` a b c B 2 3 4 ``` 这个结果是一个 DataFrame，包含第 1 行的所有元素，但没有直接返回元素 4。 ### 选项 B: `df['c'][-1:-2:-1]` `df['c']` 提取列 'c'，结果是一个 Series： ``` A 3 B 4 Name: c, dtype: int64 ``` `-1:-2:-1` 表示从倒数第 1 个元素到倒数第 2 个元素（不包括倒数第 2 个元素），步长为 -1。因此，这会返回倒数第 1 个元素： ```python df['c'][-1:-2:-1] ``` 结果是： ``` B 4 Name: c, dtype: int64 ``` 这个结果是一个 Series，包含元素 4。 ### 选项 C: `df.loc['B','c']` `df.loc['B','c']` 使用标签索引提取特定行和列的元素。`'B'` 是行标签，`'c'` 是列标签： ```python df.loc['B','c'] ``` 结果是： ``` 4 ``` 这个结果是元素 4。 ### 选项 D: `df['c'][-1:-2]` `df['c']` 提取列 'c'，结果是一个 Series： ``` A 3 B 4 Name: c, dtype: int64 ``` `-1:-2` 表示从倒数第 1 个元素到倒数第 2 个元素（不包括倒数第 2 个元素），步长为 1。因此，这会返回一个空的 Series，因为步长为 1 时，从倒数第 1 个元素到倒数第 2 个元素是反向的，没有元素满足条件： ```python df['c'][-1:-2] ``` 结果是： ``` Series([], Name: c, dtype: int64) ``` 这个结果是一个空的 Series，没有返回元素 4。 ### 结论 选项 A 返回一个包含元素 4 的 DataFrame，但没有直接返回元素 4。 选项 B 返回一个包含元素 4 的 Series。 选项 C 直接返回元素 4。 选项 D 返回一个空的 Series，没有返回元素 4。 因此，无法返回元素 4 的选项是 **D**。