​​Python中loc和iloc的核心区别在于索引方式：loc基于标签（名称）定位数据，支持闭区间切片；iloc基于整数位置（下标）定位数据，遵循左闭右开原则。​​

1. ​​索引逻辑差异​​

   • loc通过行/列的名称（如字符串或自定义标签）选择数据，例如df.loc['a', '列名']。若行标签为数字，loc仍按标签处理，而非位置。
   • iloc严格依赖整数位置（从0开始），如df.iloc[0, 1]表示第1行第2列。即使列名为数字，也需用位置索引。

2. ​​切片行为对比​​

   • loc切片包含两端，如df.loc['a':'c']会返回标签为'a'到'c'的所有行。
   • iloc切片不包含结束位，如df.iloc[1:3]仅返回第2、3行（下标1和2）。

3. ​​适用场景​​

   • ​​loc​​适合按名称精确筛选，尤其是非数字标签或条件查询（如df.loc[df['列名'] > 10]）。
   • ​​iloc​​适合按固定位置提取数据，如批量处理前N行或列。

​​提示：混合使用时需注意索引类型，避免混淆标签与位置。优先根据数据特征选择方法，确保代码可读性与准确性。​​