如何从pandas DataFrame手动选取指定行存入另一DataFrame

手动从原DataFrame A挑若干行存入新DataFrame B，核心是按行的位置/索引做筛选，根据你已知的信息选对应写法即可：

• 按行的位置选（默认从0开始计数，即第1行对应位置0）：用iloc传入要选的行位置列表
  比如你要选原表的第1行、第3行、第6行，直接写：

  # 方括号里填所有你要选的行的位置序号
  B = A.iloc[[0, 2, 5]].copy()
  

  末尾加.copy()是为了切断新老DataFrame的内存关联，避免后续修改B的时候误改动A的数据，避免触发SettingWithCopyWarning警告，是官方推荐的写法。

• 按自定义的行索引标签选（如果你给A设置过非默认的行索引，比如订单号、用户ID这类）：用loc传入要选的索引值列表
  比如你要选索引值为'order_123'、'order_456'、'order_789'的三行：

  B = A.loc[['order_123', 'order_456', 'order_789']].copy()
  

• 逐行肉眼判断筛选的场景：可以先生成一个和A行数等长的布尔列表，要选的行对应位置填True，不选的填False，直接传入筛选
  比如A一共有6行，你要选第1、4、5行，对应列表如下：

  select_flag = [True, False, False, True, True, False]
  B = A[select_flag].copy()
  

补充：如果选完之后希望B的行索引是从0开始连续的序号，可以在代码末尾追加.reset_index(drop=True)，示例：

B = A.iloc[[0,2,5]].copy().reset_index(drop=True)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者harshith