使用列表或其他数据框在熊猫数据框中选择多个切片

Question

我有一个包含 ["data"] 列的大型数据框，我需要用它创建多个较小的数据框集。我想一次选择 df["data"][1:3]、df["data"][4:5]，而不必使用 for 循环并迭代选择每个切片。

矢量化解决方案或 .apply 解决方案将使这更快

类似于使用以下数据框（称为“选择”）作为索引输入：

from	to.
1	3
4	5.

并尝试做类似的事情： df["data"][selection["from"]:selection["to"]] 它会输出 df[1:3], df[4:5]。

Answer 1

您可以使用 Pandas 的 .iloc 方法根据“选择”数据框中的索引来索引您的数据框。然后，您可以使用 .apply 方法迭代“选择”数据帧中的每一行，并提取原始数据帧的相应切片。这是一个例子：

def extract_data(row, df):
  return df.iloc[row["from"]-1:row["to"]]

result = selection.apply(extract_data, axis=1, df=df)

extract_data 函数接收一行“selection”数据帧和原始数据帧，并根据“from”和“to”列中的索引返回切片数据帧。 .apply 方法然后将此函数应用于“选择”数据帧中的每一行，并返回一个带有切片数据帧的系列。

此解决方案将在不使用 for 循环的情况下为您提供所需的结果，并且应该比使用 for 循环并迭代每个切片更快。