基于整数数组的python数据帧切片字符串

我想根据序列中的整数对数据帧（只包含字符串）中的列进行切片。以下是一个例子：

data = pandas.DataFrame(['abc','scb','dvb'])
indices = pandas.Series([0,1,0])

然后应用一些函数，得到以下结果：

   0
0  a
1  c
2  d

---

您可以使用以下矢量化方法：

In [191]: [tuple(x) for x in indices.reset_index().values]
Out[191]: [(0, 0), (1, 1), (2, 0)]

In [192]: data[0].str.extractall(r'(.)') \
                 .loc[[tuple(x) for x in indices.reset_index().values]]
Out[192]:
         0
  match
0 0      a
1 1      c
2 0      d

In [193]: data[0].str.extractall(r'(.)') \
                 .loc[[tuple(x) for x in indices.reset_index().values]] \
                 .reset_index(level=1, drop=True)
Out[193]:
   0
0  a
1  c
2  d

说明：

In [194]: data[0].str.extractall(r'(.)')
Out[194]:
         0
  match
0 0      a
  1      b
  2      c
1 0      s
  1      c
  2      b
2 0      d
  1      v
  2      b

In [195]: data[0].str.extractall(r'(.)').loc[ [ (0,0), (1,1) ] ]
Out[195]:
         0
  match
0 0      a
1 1      c

---

Numpy解决方案：

In [259]: a = np.array([list(x) for x in data.values.reshape(1, len(data))[0]])

In [260]: a
Out[260]:
array([['a', 'b', 'c'],
       ['s', 'c', 'b'],
       ['d', 'v', 'b']],
      dtype='<U1')

In [263]: pd.Series(a[np.arange(len(data)), indices])
Out[263]:
0    a
1    c
2    d
dtype: object

[259]中的

：a=np.array（[list（x）表示数据中的x.values.reformate（1，len（data））[0]]
在[260]中：a
出[260]：
数组（['a'，'b'，'c']，
[s'，c'，b']，
[d'，v'，b']]，
dtype='您可以事先使用python操作列表

l1 = ['abc','scb','dvb']
l2 = [0,1,0]
l3 = [l1[i][l2[i]] for i in range(len(l1))]

你得到l3作为

['a', 'c', 'd']

现在将其转换为数据帧

data = pd.DataFrame(l3)

您可以获得所需的数据帧
谢谢，在我正在应用它的更大数据集上运行得非常快。这是一个有趣的想法。如果您可以使用numpy实现它-它可能非常快…还不是numpy极客，但让我试试。感谢您的回答：）谢谢，这似乎是为了更具普遍性的解决方案。我这样说是因为我有另一种情况，我可能希望得到一个范围切片（即，我希望最终输出数据帧中的每一行有多个字母）。我找不到一种方法来适应@MaxU的另一种解决方案