54 假设df是一个DataFrame类型的数据，下面那个命令不可以取得第三列的数据?A. df[:, 2]B. df.iloc[:, 2]C. df.loc[:, '2']D. df[2, :]

本题考查Pandas DataFrame中数据的索引方法，需判断哪些命令无法正确提取第三列数据。关键点在于理解不同索引方式的语法和适用场景：

1. df[:, 2]：类似NumPy的切片方式，但Pandas不支持直接使用双括号索引列。
2. df.iloc[:, 2]：基于整数位置的索引，正确提取第三列。
3. df.loc[:, '2']：基于列标签的索引，需列标签为'2'才能生效。
4. df[2, :]：语法错误，Pandas不支持此写法。

核心思路：排除语法错误和不符合索引逻辑的选项。

选项分析

选项A: df[:, 2]

• 语法错误：Pandas的DataFrame不支持直接使用[:, 2]的切片方式。
• 正确方法：应使用iloc或loc进行索引。

选项B: df.iloc[:, 2]

• 正确性：iloc基于整数位置，:表示所有行，2表示第三列（索引从0开始），能正确提取数据。

选项C: df.loc[:, '2']

• 依赖列标签：若第三列的标签为'2'，则正确；否则无法提取。题目未明确列标签，但默认情况下第三列的索引为整数2，而非字符串'2'，因此通常不成立。

选项D: df[2, :]

• 语法错误：Pandas的索引方式不支持[2, :]，需通过iloc或loc实现。

结论

• 选项A和D因语法错误无法工作。
• 选项C仅在列标签为'2'时有效，但题目未说明此条件。
• 最终答案：A和D。