如何在Pandas DataFrame中选取每个单元格内Numpy数组的指定范围

下面几种方法均无需编写显式for/while循环，即可高效完成批量提取操作：

方法1：使用apply方法 #

直接对adc_data1列调用apply，传入lambda函数对每个numpy数组进行切片：

# 示例：提取每个数组的前3个元素（numpy切片为左闭右开，0:3对应索引0、1、2）
df['selected data'] = df['adc_data1'].apply(lambda x: x[0:3])

若需提取其他范围，只需修改切片参数即可，比如提取索引2到5的元素就写x[2:6]。

方法2：使用列表推导式 #

列表推导式是处理这类元素级操作的高效方式，写法简洁：

# 提取每个数组的前3个元素
df['selected data'] = [arr[0:3] for arr in df['adc_data1']]

方法3：使用map方法 #

map方法同样可对列中每个元素执行切片操作，效果与apply一致：

df['selected data'] = df['adc_data1'].map(lambda x: x[0:3])

执行完成后，DataFrame会新增selected data列，每个单元格对应原数组的指定切片部分，完全匹配你期望的输出结构。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Mahdi