如何在pandas中定位选定行的索引？

在pandas中，可以使用以下方法来定位和选定行的索引：

1. 使用loc方法：loc方法可以通过标签索引定位行。可以使用单个标签或标签列表来选择行。例如，要选择索引为'A'和'B'的行，可以使用df.loc[['A', 'B']]。
2. 使用iloc方法：iloc方法可以通过整数索引定位行。可以使用单个整数或整数列表来选择行。例如，要选择第1行和第3行，可以使用df.iloc[[0, 2]]。
3. 使用布尔索引：可以使用布尔条件来选择满足条件的行。例如，要选择所有满足某个条件的行，可以使用df[df['column'] > value]。
4. 使用query方法：query方法可以使用类似SQL的语法来选择行。例如，要选择某个列的值大于某个值的行，可以使用df.query('column > value')。
5. 使用isin方法：isin方法可以选择包含在给定列表中的值的行。例如，要选择某个列的值在['A', 'B']中的行，可以使用df[df['column'].isin(['A', 'B'])]。

以上方法可以根据具体的需求来选择和定位行的索引。在实际应用中，可以根据数据的特点和操作的目的选择合适的方法。

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