在Python中，row()函数并不是内置的，它可能是某个特定库或模块中的函数，如果你是在谈论处理数据表格（如Excel或CSV文件）中的行，我们通常会使用Pandas库来操作这些数据。

Pandas是一个强大的数据处理库，它可以帮助我们轻松地处理和分析结构化数据，在Pandas中，我们可以使用iloc、loc或at等方法来获取特定行的数据。

以下是一个关于如何使用Pandas库处理数据表格中行的详细教程：

1、确保你已经安装了Pandas库，如果没有安装，可以使用以下命令进行安装：

pip install pandas

2、导入Pandas库，并创建一个数据表格（DataFrame）：

import pandas as pd
data = {
    'Name': ['Alice', 'Bob', 'Cathy', 'David'],
    'Age': [25, 30, 35, 40],
    'City': ['New York', 'San Francisco', 'Los Angeles', 'Chicago']
}
df = pd.DataFrame(data)

3、使用iloc方法获取特定行：

iloc方法是基于行索引（从0开始）的整数位置选择数据，要获取第一行（索引为0）的数据，可以使用以下代码：

first_row = df.iloc[0]
print(first_row)

4、使用loc方法获取特定行：

loc方法是基于行标签选择数据，要获取名为"Alice"的行数据，可以使用以下代码：

alice_row = df.loc['Alice']
print(alice_row)

注意：在使用loc方法时，行标签必须存在于数据表格中，否则会引发错误。

5、使用at方法获取特定单元格的值：

at方法可以用于获取特定行和列的值，要获取名为"Alice"的行中"Age"列的值，可以使用以下代码：

alice_age = df.at['Alice', 'Age']
print(alice_age)

6、获取多个行：

如果你想要获取多个行，可以将行索引或行标签列表传递给iloc或loc方法，要获取前两行（索引为0和1）的数据，可以使用以下代码：

first_two_rows = df.iloc[:2]
print(first_two_rows)

或者，要获取名为"Alice"和"Bob"的行数据，可以使用以下代码：

alice_bob_rows = df.loc[['Alice', 'Bob']]
print(alice_bob_rows)

在Python中，虽然没有直接名为row()的函数，但我们可以借助Pandas库轻松地处理数据表格中的行，通过使用iloc、loc和at等方法，我们可以根据行索引或行标签获取特定行的数据，以及获取特定单元格的值，希望这个教程对你有所帮助！