如何从Julia中的数据帧中提取特定行？

我想提取Julia中数据帧的第3行和第7行。MWE是：

using DataFrames
my_data = DataFrame(A = 1:10, B = 16:25);
my_data

10×2 DataFrame
│ Row │ A     │ B     │
│     │ Int64 │ Int64 │
├─────┼───────┼───────┤
│ 1   │ 1     │ 16    │
│ 2   │ 2     │ 17    │
│ 3   │ 3     │ 18    │
│ 4   │ 4     │ 19    │
│ 5   │ 5     │ 20    │
│ 6   │ 6     │ 21    │
│ 7   │ 7     │ 22    │
│ 8   │ 8     │ 23    │
│ 9   │ 9     │ 24    │
│ 10  │ 10    │ 25    │

---

这将为您提供预期的输出：

using DataFrames
my_data = DataFrame(A = 1:10, B = 16:25);
my_data;
my_data[[3, 7], :]

2×2 DataFrame
│ Row │ A     │ B     │
│     │ Int64 │ Int64 │
├─────┼───────┼───────┤
│ 1   │ 3     │ 18    │
│ 2   │ 7     │ 22    │

---

Julia最大的优点是不需要具体化结果（从而节省了复制数据的内存和时间）。因此，如果需要任何类似数组的结构的子范围，最好使用

@view

，而不是直接具体化

julia> @view my_data[[3, 7], :]
2×2 SubDataFrame
│ Row │ A     │ B     │
│     │ Int64 │ Int64 │
├─────┼───────┼───────┤
│ 1   │ 3     │ 18    │
│ 2   │ 7     │ 22    │

现在是性能测试

function submean1(df)
    d = df[[3, 7], :]
    mean(d.A)
end

function submean2(df)
    d = @view df[[3, 7], :]
    mean(d.A)
end

和测试：

julia> using BenchmarkTools

julia> @btime submean1($my_data)
  689.262 ns (19 allocations: 1.38 KiB)
5.0

julia> @btime submean2($my_data)
  582.315 ns (9 allocations: 288 bytes)
5.0

即使在这个简单的例子中，

@view

的速度也提高了15%，并且使用的内存减少了四倍。当然，有时您希望复制数据，但经验法则是不具体化