每7行，获得第n行熊猫

Question

我有一个df像这样的是约1000行：

 0  1 
0 1.345 2.456 
1 2.123 3.564 
2 0.023 3.548 
3 3.457 2.456 
4 1.754 3.564 
5 0.905 3.548 
6 3.674 7.543 
7 9.443 6.4433... 

它的组织方式是每7行构成一个数据的“设置”（数据不能在这里排序）。在每一个“组”的7行我想要得到的第一行的，所以我的新的数据帧将如下所示：

 0  1 
0 1.345 2.456 
7 9.443 6.4433 

我可以解决它通过创建，通过重复1-7 &过滤新列只有列...

 0  1 groupby_col 
0 1.345 2.456  1 
1 2.123 3.564  2 
2 0.023 3.548  3 
3 3.457 2.456  4 
4 1.754 3.564  5 
5 0.905 3.548  6 
6 3.674 7.543  7 
7 9.443 6.4433  1... 

然后...

df[df['groupby_col'] == 1] 

有没有一种方法可以让我在大熊猫做到这一点，而无需创建一个额外的列然后过滤？

Answer 1

选项1：

In [54]: df.iloc[::7] 
Out[54]: 
     0  1 
0 1.345 2.4560 
7 9.443 6.4433 

选项2：

In [53]: df.iloc[np.arange(len(df))%7==0] 
Out[53]: 
     0  1 
0 1.345 2.4560 
7 9.443 6.4433 

Answer 2

df.loc[df.index%7==0] 
Out[124]: 
     0  1 
0 1.345 2.4560 
7 9.443 6.4433 

或者

df.groupby(df.index//7,as_index=False).first() 
Out[128]: 
     0  1 
0 1.345 2.4560 
1 9.443 6.4433