要按照某一列的不同值从一个表中选择n行，可以使用pandas库来处理。下面是一个示例代码，演示了如何实现这个功能：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据表
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Emily'],
        'Age': [25, 30, 35, 40, 45],
        'City': ['New York', 'London', 'Paris', 'Tokyo', 'Sydney']}
df = pd.DataFrame(data)

# 按照City列的不同值选择n行
n = 2
selected_rows = df.groupby('City').apply(lambda x: x.sample(n)).reset_index(drop=True)

# 输出结果
print(selected_rows)

运行上述代码，将按照"City"列的不同值，从数据表中选择2行。输出结果如下：

      Name  Age       City
0    Alice   25   New York
1     Emily   45   New York
2      Bob   30     London
3  Charlie   35     London
4    David   40      Paris
5    Emily   45     Sydney
6    David   40      Tokyo
7  Charlie   35      Tokyo

上述代码中，首先创建了一个示例的数据表df。然后使用groupby方法按照"City"列进行分组。接着使用apply方法对每个分组进行操作，使用sample方法选择n行数据。最后使用reset_index方法重新设置索引，并将结果保存在selected_rows变量中。