从索引数据帧进行Python切片

我有以下数据框：

Rec  Channel  Value1  Value2 
Pre             10      20
Pre             35      42
Pre             42      90
Event    A      23      39
FF              50      75
Post     A      79      11
Post     B      88      69
Post            55      20
Post            62      34
Post            43      21

使用以下代码：

idxall = df[df['Chan'].isin({'A', 'B'})]
idx1 = idxall.iloc[[0]] #First Occurrance
idx2 = idxall.iloc[[-1]] #Last Occurrance

我希望能够在第一个通道读取上方的2个实例以及最后一个实例下方的2个实例中获取Value1列的一个片段，如果我希望基于Value1的列字符串读取它，那么该片段的语法将如何

期望输出：

Value 1
35
42
23
50
79
88
55
62

我尝试使用：

val1 = df.loc[idx1-2: idx2+2, 'Value1']
print(val1)

但我收到以下错误：TypeError:无法使用块值操作3-：“str”和“int”的操作数类型不受支持

---

有人能提出相应的建议吗

如果通道中缺少的值为NaN，可以使用

df.loc[(df['Channel'].shift(1).notnull()) & (df['Channel'].shift(-1).notnull()), 'Value1']

1    35
2    42
3    23
4    50
5    79
6    88
7    55
8    62

---

如果通道中缺少的值为NaN，则可以使用

df.loc[(df['Channel'].shift(1).notnull()) & (df['Channel'].shift(-1).notnull()), 'Value1']

1    35
2    42
3    23
4    50
5    79
6    88
7    55
8    62

使用并与

loc

和索引切片一起使用：

df.loc[df.Channel.first_valid_index()-2:df.Channel.last_valid_index()+2, 'Value1']

输出：

1    35
2    42
3    23
4    50
5    79
6    88
7    55
8    62
Name: Value1, dtype: int64

这种方法的问题在于，您正在将数据帧返回到idx和indx2，其中.loc正在寻找索引标签

要纠正方法，必须返回索引标签，即加减2

val1 = df.loc[idx1.index.values[0]-2: idx2.index.values[0]+2, 'Value1']
print(val1)

使用并与

loc

和索引切片一起使用：

df.loc[df.Channel.first_valid_index()-2:df.Channel.last_valid_index()+2, 'Value1']

输出：

1    35
2    42
3    23
4    50
5    79
6    88
7    55
8    62
Name: Value1, dtype: int64

这种方法的问题在于，您正在将数据帧返回到idx和indx2，其中.loc正在寻找索引标签

要纠正方法，必须返回索引标签，即加减2

val1 = df.loc[idx1.index.values[0]-2: idx2.index.values[0]+2, 'Value1']
print(val1)