python 想要获取DataFrame中第一列名为s_taxid且值为287的行，以及这行对应的第二列名为k=1.5 upper_whisker的单元格的值。

可以使用 Pandas 库进行处理。代码如下：

import pandas as pd

# 读取 DataFrame 数据
df = pd.read_csv('your_csv_file.csv')

# 获取第一列名为 s_taxid，值为 287 的行
row = df.loc[df['s_taxid'] == 287]

# 获取第二列名为 k=1.5 upper_whisker 的单元格的值
value = row.loc[:, 'k=1.5 upper_whisker'].values[0]

print(value)

其中，`your_csv_file.csv` 是你的 CSV 文件名，需根据实际情况进行修改。

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Python中如何遍历dataframe中的所有列名

可以使用iterrows()方法遍历dataframe中的所有行，并使用.columns方法获取列名。具体代码如下：

for index, row in dataframe.iterrows():
    for col_name in dataframe.columns:
        # do something with col_name

python获取DataFrame的行名和列名

你可以使用 `df.index` 获取 DataFrame 的行名，使用 `df.columns` 获取 DataFrame 的列名。下面是一个示例：

import pandas as pd

# 创建一个 DataFrame
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'age': [25, 30, 35]}
df = pd.DataFrame(data)

# 获取行名和列名
print(df.index)    # 输出：RangeIndex(start=0, stop=3, step=1)
print(df.columns)  # 输出：Index(['name', 'age'], dtype='object')

其中，`df.index` 返回的是一个 `RangeIndex` 对象，表示行的范围索引；`df.columns` 返回的是一个 `Index` 对象，表示列名的索引。你可以将它们转换为列表或数组，以便进一步处理。