从pandas中的单行获取数据

import pandas as pd

# 创建一个示例数据框
data = {'Name': ['John', 'Emma', 'Mike'],
        'Age': [25, 28, 30],
        'City': ['New York', 'London', 'Paris']}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用索引号获取单行数据
row = df.loc[1]  # 获取索引号为1的行数据
print(row)

Name       Emma
Age          28
City     London
Name: 1, dtype: object

import pandas as pd

# 创建一个示例数据框
data = {'Name': ['John', 'Emma', 'Mike'],
        'Age': [25, 28, 30],
        'City': ['New York', 'London', 'Paris']}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用布尔索引获取单行数据
row = df[df['Age'] >= 30]  # 获取年龄大于等于30的行数据
print(row)

   Name  Age   City
2  Mike   30  Paris

import pandas as pd

# 创建一个示例数据框
data = {'Name': ['John', 'Emma', 'Mike'],
        'Age': [25, 28, 30],
        'City': ['New York', 'London', 'Paris']}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用位置获取单行数据
row = df.iloc[2]  # 获取位置为2的行数据
print(row)

Name       Mike
Age          30
City      Paris
Name: 2, dtype: object