索引表示法主要用於數據查詢，特別是在處理大型數據集時，如Pandas數據框（DataFrame）。以下是幾種常用的索引表示法：
位置索引（iloc）：通過行和列的位置進行索引，例如 `df.iloc` 獲取第四行的數據，`df.iloc[3:5]` 獲取第四行到第六行的數據。
標籤索引（loc）：通過行和列的標籤進行索引，例如 `df.loc` 獲取ID為1103的行的數據，`df.loc` 獲取ID為1102和2304的行的數據。
聯合索引：可以同時使用位置和標籤進行索引，例如 `df.loc[1102:2401:3,'Height':'Math']` 獲取從第1102行開始，每隔3行的數據，並且包括'Height'到'Math'列的數據。
函式式索引：使用函式作為索引條件，例如 `df.loc[lambda x:x['Gender']=='M'].head()` 獲取性別為男的所有行的數據。
布爾索引：使用布爾表達式進行索引，例如 `df.loc[df['Address'].isin(['street_7','street_4'])].head()` 獲取地址為'street_7'或'street_4'的所有行的數據。
混合索引：結合位置和標籤進行複雜的數據選擇，例如 `df.iloc[3::4,7::-2].head()` 獲取從第四行開始每隔一行，以及從第七列開始每隔一列的數據。
此外，資料庫中的索引還包括普通索引、唯一索引、主鍵索引和全文索引等類型，它們用於提高查詢效率和保證數據的唯一性或完整性。