dataframe选取第1行的值为fxmax并且第二行的值为’前缘‘的整一列

假设你有一个名为 `df` 的 DataFrame，可以使用以下代码来选取第1行的值为 `fxmax` 并且第2行的值为 `前缘` 的整一列：

df.loc[:, (df.loc[0] == 'fxmax') & (df.loc[1] == '前缘')]

其中，`loc` 方法用于基于行和列标签进行索引，`df.loc[0] == 'fxmax'` 表示选取值为 `fxmax` 的列，`(df.loc[1] == '前缘')` 表示根据第2行的值为 `前缘` 进行列的筛选。最后得到的是一个 Series，包含了符合条件的列。

另外需要注意的是，如果有多列同时满足条件，上述代码会返回这些列，如果只想返回其中一列，可以使用 `iloc` 方法进行选取，例如：

df.iloc[:, (df.loc[0] == 'fxmax') & (df.loc[1] == '前缘')].iloc[:, 0]

其中，`iloc[:, 0]` 表示选取第一列。

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dataframe选取第1行的值为fxmax并且第二行的值为’前缘‘的列

假设你有一个名为 `df` 的 DataFrame，可以使用以下代码来选取第1行的值为 `fxmax` 并且第2行的值为 `前缘` 的列：

df.loc[1, df.loc[0] == 'fxmax'][df.loc[2] == '前缘']

假设第一行的 `fxmax` 所在的列为 `col1`，第二行的 `前缘` 所在的列为 `col2`，则上述代码可以简化为：

df.loc[2, df.loc[0] == 'fxmax'][col2]

其中，`loc` 方法用于基于行和列标签进行索引，`df.loc[1, df.loc[0] == 'fxmax']` 表示选取第1行中值为 `fxmax` 的列，`[df.loc[2] == '前缘']` 表示根据第2行的值为 `前缘` 进行列的筛选。最后得到的是一个 Series，包含了符合条件的列。

dataframe选取第1行为fxmax并且第二行为’前缘‘的列

假设你使用的是 Python 的 Pandas 库，可以使用如下的方式来选取第1行为"fxmax"并且第2行为"前缘"的列：

import pandas as pd

# 创建一个示例 DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'fxmax': [1, 2, 3],
    'fxmin': [4, 5, 6],
    'fymax': [7, 8, 9],
    'fymin': [10, 11, 12]
}, index=['前缘', 'fxmax', '后缘'])

# 选取第1行为"fxmax"并且第2行为"前缘"的列
result = df.loc[['fxmax', '前缘'], :]

上述代码中，`df.loc[['fxmax', '前缘'], :]` 表示选取 DataFrame 中的"fxmax"和"前缘"这两行，并且选取所有列。其中，`['fxmax', '前缘']` 表示选取"fxmax"和"前缘"这两行，`:` 表示选取所有列。注意，这里使用了 DataFrame 的 `index` 参数来指定行的名称。最终的结果会被保存在 `result` 变量中。