在Python中读取数据库中的一行数据通常需要使用数据库连接库，例如`pymssql`用于Microsoft SQL Server，`sqlite3`用于SQLite数据库，或者`psycopg2`用于PostgreSQL数据库等。以下是一个使用`pymssql`库读取MS-SQL数据库中指定行的示例代码：
```python
import pymssql
数据库连接参数
server = '127.0.0.1' 服务器IP或服务器名称
user = 'sa' 登录数据库所用账号
password = 'password' 该账号密码
database = 'master' 数据库名称
连接数据库
conn = pymssql.connect（server, user, password, database）
cursor = conn.cursor（）
执行SQL查询
cursor.execute（'SELECT name FROM sys.databases'） 查询数据库列表
读取指定行数据
row_number = 3 假设我们要读取第三行数据
row = cursor.fetchone（）
输出读取到的数据
while row:
print（row）
row = cursor.fetchone（）
关闭数据库连接
conn.close（）
请注意，上述代码中的`row_number`是从1开始的，而Python的索引是从0开始的，所以`cursor.fetchone（）`返回的是查询结果中的下一行。如果你使用的是其他类型的数据库，你需要使用相应的Python库来建立连接并执行查询。例如，对于SQLite数据库，你可以使用Python内置的`sqlite3`模块。如果你需要读取CSV文件中的一行数据，可以使用`csv`模块，如下所示：```pythonimport csv
打开文件并读取数据
with open（'data.csv', 'r'） as f:
reader = csv.reader（f）
读取指定行数据
for row_number, row in enumerate（reader）:
if row_number == 2: 假设我们要读取第二行数据
print（row）
break
如果你需要读取特定时间段的数据，可以使用`pandas`库，如下所示：
```python
import pandas as pd
读取CSV文件
data = pd.read_csv（'data.csv'）
转换时间列格式（如果需要）
data['timestamp_column'] = pd.to_datetime（data['timestamp_column']）
筛选指定时间段的数据
start_time = '2022-01-01 00:00:00'
end_time = '2022-01-02 23:59:59'
filtered_data = data[（data['timestamp_column'] >= start_time） & （data['timestamp_column'] <= end_time）]
输出筛选后的数据
print（filtered_data）
请根据你的具体需求选择合适的方法和库来读取数据库或文件中的一行数据。如果你需要进一步的帮助，请提供更多的上下文信息