沿着 pandas 数据框中的列进行高效的跨步切片

Question

在 pandas 数据框列中，我想（有效地）在给定的增量偏移处按切片选择行。例如，

import numpy as np
import pandas as pd

k = pd.DataFrame(np.arange(9))

# Here I can only select 1 element per stride. Would like to select n elements
a = k[0::3]
b = k[1::3]

# Here a copy is made. Would prefer a view of the above.
b.combine_first(a)
Out[11]: 
   0
0  0
1  1
3  3
4  4
6  6
7  7

是否有一种有效的方法可以从增量偏移的列中选择切片？谢谢。

Answer 1

在纯熊猫中，在这种情况下，您可以使用k.groupby((k.index / 2) % 2)。发送到 groupy 的数据帧将按照您的建议跨步。如果您只想要数据框，k[(k.index / 2) % 2 == 0]。或者你用的方法没问题。