如果基于行和列进行切片，为什么冒号在 pandas iloc 中不起作用
Why do colons not work in pandas iloc if slicing on the basis of both rows & columns
df.iloc[[1,4], [1,6]] 有效，但如果我想要行怎么办
[1:4] 包含，列 [1:6] 包含？
我知道我可以列出我想要的 rows/columns 例如 df.iloc[[1,2,3,4],[1,2,3,4,5,6]]
但是如果 rows/columns 的数量使它变得不切实际怎么办，比如说，它是 [7:50]？
df.iloc[[1,2,3,4],[1,2,3,4,5,6]]等价于df.iloc[1:5, 1:7]，或df.iloc[1:4+1, 1:6+1]
df.iloc[[1,4], [1,6]] 有效，但如果我想要行怎么办
[1:4] 包含，列 [1:6] 包含？
我知道我可以列出我想要的 rows/columns 例如 df.iloc[[1,2,3,4],[1,2,3,4,5,6]]
但是如果 rows/columns 的数量使它变得不切实际怎么办，比如说，它是 [7:50]？
df.iloc[[1,2,3,4],[1,2,3,4,5,6]]等价于df.iloc[1:5, 1:7]，或df.iloc[1:4+1, 1:6+1]