Pandas数据选择：如何获取第二行，行数为1时返回该行？

你需要实现的逻辑是：当DataFrame行数≥2时取第二行，行数为1时取唯一的那一行。以下是几种可靠的实现方式：

方法1：利用iloc结合长度判断 #

直接通过DataFrame的长度决定取哪个索引位置，逻辑清晰且不会触发索引越界：

# 行数≥2时取第二行（索引1），仅一行时取唯一行（索引0）
result = df.iloc[1 if len(df) >= 2 else 0]

方法2：简化版head(2).iloc[-1] #

你之前尝试的df.head(2).tail(1)其实在单行场景下是有效的，还可以用更简洁的写法替代：

result = df.head(2).iloc[-1]

• 当DataFrame只有1行时，head(2)返回该行，iloc[-1]取唯一的行；
• 当行数≥2时，head(2)返回前两行，iloc[-1]取第二行，完全符合需求。

验证测试 #

针对两种场景验证效果：

1. 多行DataFrame（你的示例数据）：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame(range(20,28), columns=["day"])
df.sort_values("day", ascending=True, inplace=True)
print(df.head(2).iloc[-1])
# 输出：day    21，即第二行数据

2. 单行DataFrame：

df_single = pd.DataFrame([20], columns=["day"])
print(df_single.head(2).iloc[-1])
# 输出：day    20，即唯一的行

错误示例的问题原因 #

你执行df.head(1).iloc[1]时，df.head(1)仅返回1行数据，索引范围只有0，强行访问iloc[1]必然触发IndexError，这是因为你错误访问了不存在的索引位置，和你最初的head(2).tail(1)方法逻辑完全不同。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者jtlz2