这个应该可以了

integer_location = np.where(df.index == 3454)[0][0]
start = max(0, integer_location - 55)
end = max(1, integer_location)
dfRange = df.iloc[start:end]

此链接有更多信息Getting the integer index of a Pandas DataFrame row fulfilling a condition?

你可以对一个 Dataframe 进行切片，所以要选择一个范围，直到某个点，你可以切片。最简单的情况是将df切片到特定的索引，然后调用tail()来获取特定的行范围。例如，要获取55个连续的行，直到特定的索引，你可以使用以下命令：

slice_length = 55
particular_index = 3454
df.loc[:particular_index].tail(slice_length)

对于使用单个布尔索引的更复杂的方法，可以使用cummax()和cumsum()的组合，并使用between()进行切片。

df.loc[df.index.to_series().eq(particular_index)[::-1].cummax().cumsum().between(1, slice_length)]

# if `df` is MultiIndex
df.loc[df.index.to_frame().eq(particular_index).all(axis=1)[::-1].cummax().cumsum().between(1, slice_length)]

一个工作示例：

df = pd.DataFrame({'A': range(6), 'B': range(6,0,-1)}, index=[f'a{i}' for i in range(6)])

slice_length = 3
particular_index = df.iloc[4].name
df1 = df.loc[:particular_index].tail(slice_length)