Python Pandas：スライスを変数として使用したテーブル操作

Question

私はfollow（黒）のようなテーブルを持っています。右に赤で表示されているような追加の列を作成したいと思います。基本的には、「スライス」列の各スライス変数に対して、「低い」列から対応する値を取得する必要があります。回答者の

Python Pandas: Function doesn't work when used with apply()

ワンをする：私はそれを行うの無数の方法を試してみました

は、私はすでに私もうまくいくアプローチの一つに対処しようとしてここに質問を投稿しましたその質問は、私は単にそれを達成する方法を尋ねることを示唆していたので、ここにいるのです。

私もそのデータフレームを再構築するためにコードの下に再投稿：

df = pd.DataFrame(dict, columns=["low", "slices"]) 

    {'low': {0: 1207.25, 
    1: 1207.5, 
    2: 1205.75, 
    3: 1206.0, 
    4: 1201.0, 
    5: 1202.75, 
    6: 1203.75}, 
'slices': {0: [slice(1, 1, None)], 
    1: [slice(1, 2, None), slice(2, 2, None)], 
    2: [slice(1, 3, None), slice(2, 3, None), slice(3, 3, None)], 
    3: [slice(1, 4, None), 
    slice(2, 4, None), 
    slice(3, 4, None), 
    slice(4, 4, None)], 
    4: [slice(1, 5, None), 
    slice(2, 5, None), 
    slice(3, 5, None), 
    slice(4, 5, None), 
    slice(5, 5, None)], 
    5: [slice(1, 6, None), 
    slice(2, 6, None), 
    slice(3, 6, None), 
    slice(4, 6, None), 
    slice(5, 6, None), 
    slice(6, 6, None)], 
    6: [slice(1, 7, None), 
    slice(2, 7, None), 
    slice(3, 7, None), 
    slice(4, 7, None), 
    slice(5, 7, None), 
    slice(6, 7, None), 
    slice(7, 7, None)]}} 

Answer 1

は、このよう

def fun(slices): 
    return [df.low.loc[s].tolist() for s in slices] 

あなたの関数を定義し、スライス列

df['slices_low'] = df.slices.apply(fun) 

df 

を超える適用