在Python中，使用Pandas库可以方便地操作DataFrame。以下是一些基本的操作方法，用于从DataFrame中提取数据：
通过索引取数
使用`iloc`按位置索引：
```python
row = df.iloc 获取第一行
column = df.iloc[:, 1] 获取第二列
使用`loc`按标签索引：```pythonrow = df.loc 获取第一行
column = df.loc[:, 'name'] 获取名为'name'的列
掩码取数
使用布尔索引筛选数据：
```python
name_list = ['Alice', 'Charlie']
result = df.loc[df['name'].isin（name_list）] 提取name列在列表中的行
根据行的index区间位置
使用切片：```pythonrows = df.iloc[0:2] 获取第一行和第二行
从字符串中提取数据
如果数据存储在字符串中，可以使用正则表达式或其他字符串处理方法提取数据：
```python
import re
string = "F:\\python310\\input\\test.xlsx"
df = pd.DataFrame（pd.read_excel（string））
linshi = df['产品信息'].str.rsplit（'*', expand=True） 假设'产品信息'列包含用'*'分隔的数据
使用`str`方法处理字符串数据
例如，提取数字：```pythondf['number'] = df['产品信息'].str.extract（r'（\d+）'）.astype（float）
以上是使用Pandas从DataFrame中提取数据的一些基本方法。请根据你的具体需求选择合适的方法