python dataframe 现需获取df1中的内容,获取的行由df2中的某些行的索引提供, 某些列的内容是具体的列名，比如A，B，C列

在Python的pandas库中，你可以使用`loc`或`iloc`函数结合条件索引来实现这个需求。假设你有两个DataFrame `df1` 和 `df2`，其中 `df2` 的某些行的索引是你想要从 `df1` 中提取数据的关键，而 `df2` 中的特定列（例如 'Index', 'ColumnNames'）提供了你需要选取的列名 A、B、C。

首先，确定 `df2` 中用于定位 `df1` 行的列名，这里我们假设是 `'Index'` 列：

index_column = df2['Index']
column_names = ['A', 'B', 'C']  # 或者直接使用 df2['ColumnNames'].tolist() 如果 'ColumnNames' 是列名

然后你可以通过 `df1.loc` 函数根据 `df2` 的索引和列名选择对应的值：

result_df = df1.loc[df2.index, column_names]

这里，`df1.loc[df2.index]` 获取 `df2` 中所有索引对应 `df1` 的行，`df1.loc[df2.index, column_names]` 再进一步筛选出指定的列 (`column_names`)。

如果你需要使用整数位置的索引，可以使用 `iloc` 替换 `loc`：

result_df = df1.iloc[df2['Index'].tolist(), [df1.columns.get_loc(name) for name in column_names]]

在这个例子中，`df1.iloc[df2['Index'].tolist()]` 使用列表推导式得到 `df2` 索引对应的位置，`[df1.columns.get_loc(name) for name in column_names]` 获取指定列的整数位置。