在索引中选择，但不键入‘DataFrame’，而是调用用户定义的变量作为现有索引/值

在Python中，可以通过使用loc属性来选择索引中的数据，而不是键入DataFrame。loc属性允许根据用户定义的变量来访问和操作DataFrame中的数据。

下面是示例代码，演示如何使用loc属性来选择索引中的数据：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'name': ['John', 'Emma', 'Mike', 'Emily'],
        'age': [25, 30, 35, 28],
        'city': ['New York', 'Paris', 'Tokyo', 'London']}
df = pd.DataFrame(data)

# 设置'name'列作为索引
df.set_index('name', inplace=True)

# 定义一个变量来表示要选择的索引值
selected_index = 'John'

# 使用loc属性选择索引值为selected_index的数据
selected_data = df.loc[selected_index]

print(selected_data)

输出结果为：

age           25
city    New York
Name: John, dtype: object

在上述代码中，我们首先将'name'列设置为DataFrame的索引。然后，我们定义了一个名为selected_index的变量，它表示我们要选择的索引值。最后，我们使用df.loc[selected_index]来选择索引值为selected_index的数据，并将结果存储在selected_data变量中。

这样，我们就成功地使用用户定义的变量来选择索引中的数据。

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