dataframe按行名索引检索

在数据处理和分析中，`DataFrame` 是一个非常常用的数据结构，特别是在 Python 的 `pandas` 库中。`DataFrame` 可以看作是一个表格，其中的行和列分别代表数据的不同维度。按行名索引检索，意味着根据行的标签（也被称为索引）来选取特定的行。

在 `pandas` 中，可以通过 `.loc` 或者 `.iloc` 方法来进行基于行名的索引检索。`.loc` 方法用于通过行名和列名来检索数据，而 `.iloc` 是基于位置的索引，用于通过行号和列号进行检索。以下是使用 `.loc` 方法按行名索引检索的一个例子：

import pandas as pd

# 创建一个示例 DataFrame
data = {
    '列1': [1, 2, 3, 4],
    '列2': [5, 6, 7, 8],
    '列3': [9, 10, 11, 12]
}
df = pd.DataFrame(data, index=['行1', '行2', '行3', '行4'])

# 按行名索引检索
selected_row = df.loc['行2']
print(selected_row)

输出将会是：

列1    2
列2    6
列3    10
Name: 行2, dtype: int64

这表示我们选取了名为“行2”的行。