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。

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dataframe选取第一行为’fxmax‘的所有列

假设你使用的是Python中的pandas库，可以使用以下代码来选取第一行为'fxmax'的所有列：

import pandas as pd

# 读取数据到dataframe
df = pd.read_csv('your_file.csv')

# 选取第一行为'fxmax'的所有列
fxmax_cols = df.loc[df.iloc[:, 0] == 'fxmax', :]

其中，`loc`方法用于根据行和列的标签选取数据，`iloc`方法用于根据行和列的位置选取数据。上述代码中，`iloc[:, 0]`选取所有行的第一列，`df.iloc[:, 0] == 'fxmax'`返回一个布尔数组，表示第一列是否等于'fxmax'，然后将这个布尔数组作为行索引，选取所有列的数据。最终得到的`fxmax_cols`就是第一行为'fxmax'的所有列。

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。