可以通过 . 语法提取 DataFrame 中的 name 列向量，正如之前 Section 3 中 struct 的操作那般：

function names_grades1()
    df = grades_2020()
    df.name
end
names_grades1()

["Sally", "Bob", "Alice", "Hank"]

或者，可以像 Array 那样通过 Symbol 或特殊字符索引 DataFrame 。 第二个索引是列索引：

function names_grades2()
    df = grades_2020()
end

["Sally", "Bob", "Alice", "Hank"]

注意， df.name 与 df[!, :name] 完全相同， 这可以自行验证：

对于任意 行, 例如第二行， 可以使用 第一个索引作为行索引：

df = grades_2020()
df[2, :]

或者创建函数来获取某一行 i：

function grade_2020(i::Int)
    df = grades_2020()
    df[i, :]
grade_2020(2)

还可以使用 切片 （与 Array 类似）来仅获取 names 列的前两行：

grades_indexing(grades_2020())

["Sally", "Bob"]

5.0

这是可行的，因为 zip 会同时遍历 df.name 和 df.grade_2020，就像 “拉链” 那样：

df = grades_2020()
collect(zip(df.name, df.grade_2020))

("Sally", 1.0)

("Hank", 4.0)

然而， DataFrame 转 Dict 操作仅在元素唯一的情况下可行。 一般情况下，上述条件并不成立，所以需要学习如何对 DataFrame 进行 filter 操作。