Python 分组选择每n个观察点

我有一些生成数据帧的代码。我希望能够根据df1和df2中的“组”分类选择每N个

    import pandas as pd
    data = [['Orange',11], ['Orange',12], ['Orange',13], ['Orange',14] 
            ['Orange',15], ['Orange',16], ['Orange',17], ['Orange',18], 
            ['StrawBerry',22], ['StrawBerry',23], ['StrawBerry',24], 
            ['StrawBerry',25], ['StrawBerry',26], ['StrawBerry',27]]
    df = pd.DataFrame(data,columns=['Fruit', 'Score'])
    df

    #Here I start from the 1st row and then move to the fourth and then 
    #and so forth by Fruit.
    Output1data = [['Orange',11], ['Orange',14], ['Orange',17], 
                  ['StrawBerry',22], ['StrawBerry',25]]
    df1 = pd.DataFrame(Output1data,columns=['Fruit','Score'])
    df1

    #Here I start from the second row onwards and then move to the fifth and 
    #then eighth and so forth by Fruit 
    Output2data = [['Orange',12], ['Orange',15], ['Orange',18], 
                   ['StrawBerry',23], ['StrawBerry',26]]
    df2 = pd.DataFrame(Output2data,columns=['Fruit','Score'])
    df2

请让我知道是否有一种方法可以使用组分类，因为我需要为给定的起点选择每N行

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先谢谢你。非常感谢

您可以尝试此代码，并修改参数start和step

start = 0
step = 3
selection = [x for x in range(start,len(df),step) ]
new_df = df.iloc[selection,:]

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您可以尝试此代码，并修改参数start和step

start = 0
step = 3
selection = [x for x in range(start,len(df),step) ]
new_df = df.iloc[selection,:]

与模3一起使用以生成辅助系列，然后按以下方式进行过滤：

与模3一起使用以生成辅助系列，然后按以下方式进行过滤：

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您期望的输出是什么？@Xnkr:我期望的输出是df1和df2。感谢您在这方面的帮助。我想从“数据”数据帧创建df1和df2，而无需写出OUPUT1数据和OUPUT2数据代码。基于“组”分类，每n次是什么意思？我的意思是从第一次观察橙色开始，那么对草莓的第一个观察结果是你期望的输出是什么？@Xnkr:我期望的输出是df1和df2。感谢您在这方面的帮助。我想从“数据”数据帧创建df1和df2，而无需写出OUPUT1数据和OUPUT2数据代码。基于“组”分类，每n次是什么意思？我的意思是从第一次观察橙色开始，然后是对草莓的第一次观察，当我需要草莓22和草莓25时，它给了我草莓23和草莓26，当我需要草莓22和草莓时，它给了我草莓23和草莓2625@cordelia-谢谢，很乐意帮忙。如果适合你，别忘了接受答案！：@杰雷尔。是的，我给它打了钩。@cordelia-谢谢，很乐意帮忙。如果适合你，别忘了接受答案！：@杰雷尔。是的，我给它打了勾。