1) 创建一个Data目录，并按照0 ~ 9 的顺序创建10个目录 2) 该程序需要把1W行数据存储在这10个目录里，但是每个目录下最多只能存储2000行数据。 3) 完成步骤2之后，程序需要接受一个0~9999的数字，返回之前该数字所对应的那行数据。

首先，你可以使用Python的os模块来创建目录。以下是创建Data目录及其子目录的示例：

import os

# 创建Data目录
if not os.path.exists('Data'):
    os.makedirs('Data')

# 按照0~9的顺序创建10个子目录
directories = [f'Data/{i}' for i in range(10)]
for num in directories:
    if not os.path.exists(num):
        os.makedirs(num)

接下来，为了按规则存储数据，你可以使用pandas库来操作文件。假设你已经有了1W行数据在内存中，可以将其切分为10部分，每部分2000行，并存入相应的子目录。这里仅展示思路，实际操作可能会涉及到读取大文件，而不是一次性加载所有数据。

import pandas as pd

data = pd.read_csv('large_data.csv')[:10000]  # 示例数据
chunk_size = 2000
directory_index = 0

for index, chunk in enumerate(pd.DataFrame_split(data, len(data)//chunk_size + 1)):
    chunk.to_csv(f'{directories[directory_index]}/{index}.csv', index=False)
    directory_index = (directory_index + 1) % 10  # 循环回到0~9

最后，你需要编写一个函数，接收用户输入的数字，然后找到对应目录下的文件，并读取那一行数据。假设数据文件都保存了索引信息：

def get_data_by_number(num):
    directory = directories[num // chunk_size]
    file_name = f'{num}.csv'
    full_path = os.path.join(directory, file_name)
    data_df = pd.read_csv(full_path)
    return data_df.iloc[num % chunk_size]  # 返回第num行数据

# 使用get_data_by_number(42) 获取数字42的数据