本篇博客介绍如何在Python的Pandas中利用iloc方法根据行索引位置筛选DataFrame数据行。通过示例展示了选择单个和多个行索引，以及使用切片操作选择连续数据行的方法。
使用iloc基于行索引位置列表筛选DataFrame数据中指定位置的多个数据行（Python）
在Python中，Pandas是一个强大的数据分析库，提供了许多用于处理和操作数据的功能。DataFrame是Pandas最常用的数据结构之一，它类似于电子表格或数据库表格，可以存储和处理二维数据。
有时候，我们可能需要根据行索引的位置来筛选DataFrame中的数据。Pandas提供了iloc方法，可以基于行索引位置进行数据筛选。本文将详细介绍如何使用iloc方法来选择指定位置的多个数据行。
首先，我们需要导入Pandas库，并创建一个示例DataFrame来演示筛选操作：
import pandas as pd
# 创建示例DataFrame
data = {
'Name': 
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