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在Pandas数据框中，我们可以使用max()和min()函数找到具有最大和最小值的行。下面是详细的攻略：

1. 导入Pandas库和数据文件

import pandas as pd

# 导入数据文件
df = pd.read_csv('data.csv')

1. 找到最大值和最小值所在的行

# 找到最大值所在的行
max_row = df.loc[df['column_name'] == df['column_name'].max()]

# 找到最小值所在的行
min_row = df.loc[df['column_name'] == df['column_name'].min()]

在上面的代码中，要把 column_name 替换成你所关注的列名称，这里我们假设是 value。

1. 打印出最大值和最小值所在的行

print('最大值所在的行：\n', max_row)
print('最小值所在的行：\n', min_row)

下面是完整的示例代码：

import pandas as pd

# 导入数据文件
df = pd.read_csv('data.csv')

# 找到最大值所在的行
max_row = df.loc[df['value'] == df['value'].max()]

# 找到最小值所在的行
min_row = df.loc[df['value'] == df['value'].min()]

print('最大值所在的行：\n', max_row)
print('最小值所在的行：\n', min_row)

其中 data.csv 是一个包含如下数据的csv文件：

name,value
A,50
B,20
C,80
D,10

输出结果如下：

最大值所在的行：
   name  value
2    C     80
最小值所在的行：
   name  value
3    D     10

可以看到，最大值80所在的行是C，最小值10所在的行是D。

总结：使用 loc[] 函数能够很好地实现在Pandas数据框架中选择具有最大和最小值的行。需要注意的是，在找到最大值和最小值所对应的行时，需要使用==符号。