Python 每第n行进行一次iloc复合切片

我有一个周期性的数据帧，行数为14，即每个记录有14行数据（平均值、sdev等），我想为每个记录（14行）重复提取第2行、第4行、第7行和第9行。我的代码是：

Mean_df=df.iloc[[1,3,6,8]：:14，：].copy（）

这是行不通的

TypeError:无法使用这些索引器[[1,3,6,8]]对进行切片索引

我从这里获得了代码方面的帮助，这很有用，但在多行选择方面没有帮助--

我可以提取几个不同的切片并进行组合，但感觉可能有更优雅的解决方案

有什么想法吗？

使用：

df[np.isin(np.arange(len(df))%14,np.array([1,3,6,8]))]

---

可以将元组理解与和一起使用：

在本例中，使用

1:：14

对数据帧行进行索引等同于使用

切片（1，df.shape[0]，14）

进行索引

---

这是相当通用的，您可以定义切片对象的任何元组，并传递到

np.r\u

Cheers，这做得很好，将来绝对会再次使用。谢谢！这对于提供索引来说很好——用作

df.iloc[res，：]

工作得很好，列表comp非常pythonic。我不知道它是否像温的回答那样可读/优雅。@DrBAC，不管它值多少钱，我认为温的解决方案更适合你的具体例子。而我的解决方案更通用。

arr = np.arange(14*3)
slices = tuple(slice(i, len(arr), 14) for i in (1, 3, 6, 8))

res = np.r_[slices]

print(res)

array([ 1, 15, 29,  3, 17, 31,  6, 20, 34,  8, 22, 36])