如何在 pandas 或 numpy 中对横截面进行切片？

Question

我有以下数据框，可以将其复制/粘贴并制作为数据框： df = pd.read_clipboard()

    0   1   2   3   4   5   6   7   8   9   10  11  12  13  14  15
0    0   1   5  12  13   7   1   5   5   1   7  13  12   5   1   0
1    1   0   4  13  12   6   0   4   4   0   6  12  13   4   0   1
2    5   4   0   9   8   2   4   0   0   4   2   8   9   0   4   5
3   12  13   9   0   1  11  13   9   9  13  11   1   0   9  13  12
4   13  12   8   1   0  10  12   8   8  12  10   0   1   8  12  13
5    7   6   2  11  10   0   6   2   2   6   0  10  11   2   6   7
6    1   0   4  13  12   6   0   4   4   0   6  12  13   4   0   1
7    5   4   0   9   8   2   4   0   0   4   2   8   9   0   4   5
8    5   4   0   9   8   2   4   0   0   4   2   8   9   0   4   5
9    1   0   4  13  12   6   0   4   4   0   6  12  13   4   0   1
10   7   6   2  11  10   0   6   2   2   6   0  10  11   2   6   7
11  13  12   8   1   0  10  12   8   8  12  10   0   1   8  12  13
12  12  13   9   0   1  11  13   9   9  13  11   1   0   9  13  12
13   5   4   0   9   8   2   4   0   0   4   2   8   9   0   4   5
14   1   0   4  13  12   6   0   4   4   0   6  12  13   4   0   1
15   0   1   5  12  13   7   1   5   5   1   7  13  12   5   1   0

我想从中截取一个横截面，我想要这样的话：

[1, 4, 9, 1, 10, 6, 4, 0, 4, 6, 10, 1, 9, 4, 1])

即索引 df.loc[1, 0]、df.loc[2, 1]、df.loc[3, 2]、df.loc[4, 3] 等。

是否有 numpy 或 pandas 模式可以比我正在做的许多不同索引更容易地获得这种类型的交叉切片？谢谢。

Answer 1

我们可以使用np.diagonalwithoffset=1来选择主对角线上方的对角线元素

np.diagonal(df, offset=1)

array([ 1,  4,  9,  1, 10,  6,  4,  0,  4,  6, 10,  1,  9,  4,  1])