如果你不满意你的现状，要么开始改变，要么就闭嘴。这年头一点都不缺爱情，缺的是把爱情当真的人。
一、假设有这样一个原始dataframe
二、提取索引
（已经做了一些操作将Age为NaN的行提取出来并合并为一个dataframe，这里提取的是该dataframe的索引，道理和操作是相似的，提取的代码没有贴上去是为了不显得太繁杂让读者看着繁琐）
>>> index = unknown_age_Mr.index.tolist() #记得转换为list格式
三、提取索引对应的原始dataframe的行
使用iloc函数将数据块提取出
>>> age_df.iloc[index, :] # 这里的 ：可以改为具体的索引，就可以提取具体列，详情可以看iloc的介绍
如果打印出来就是下面的样子了
提取出来后就可以进行替换或其他操作了
以上这篇对pandas通过索引提取dataframe的行方法详解就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。
