我想在Python中选择一个数据周期（在这种情况下为pandas，但这是一个灵活且反复出现的问题），这样选定的数据就会回滚到 n 开始的行。我一直遇到这个问题，尽管有许多可行的解决方案，但我对是否有一些我不知道的内置方法感兴趣？
这是一个熊猫DataFrame示例：
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame([[0,1],[2,3],[5,6],[7,8]],columns = ['x','y'])
此DataFrame当然看起来像这样：
x y
0 0 1
1 2 3
2 5 6
3 7 8
我发现一个不错的解决方案是创建一个索引数组：
n = 1 #how far through the start of the dataframe to select
select = np.concatenate((range(len(df)),range(n)))
select的输出为：
array([0,1,2,3,0])
如果我df.x[select]，我会得到想要的东西：
0 0
1 2
2 5
3 7
0 0
Name: x,dtype: int64
NumPy，pandas或Python的任何其他模块中是否有某些功能可以允许这种循环选择数据？像df.x[0:+1]这样的东西会以类似于df.x[0:-1]的方式工作而不是当前如何工作？还是通过将np.arange()与np.concatenate()结合使用来实现我使np.tile工作的方式的NumPy方法？正如我提到的那样，我一直遇到这个问题，对于像Python这样方便的语言，它肯定是应该存在或应该存在的功能。我是否想念或忘记某事？
编辑以澄清请求：
avloss提出的一种建议方法是使用 @Then("^my profile information is retrieved with success")
public void validateProfileInformation() {
assertThat(..).isEqualTo(..);
assertThat(..).isEqualTo(..);
assertThat(..).isEqualTo(..);
assertThat(..).isEqualTo(..);
assertThat(..).isEqualTo(..);
assertThat(..).isEqualTo(..);
if (this){
x = y;
}
}
，这是我正在寻找的适当程度的简单性和可概括性，但这对于我正在使用的应用程序来说太过分了。在这些情况下，您必须关闭循环数据循环以进行绘图或计算（例如，如果使用有限差分法匹配闭合曲线的起点和终点的斜率）。在这些情况下，您只需要重复序列中的第一个 n 个数据点（其中 n 通常在1到3之间），即可结束计算或绘制周期