小编jar*_*arm的帖子

我试图了解以下行为，并欢迎任何参考（尤其是官方文档）或评论。

让我们考虑一个列表：

>>> x = [1,2,3,4,5,6]

这按预期工作

>>> x[-1:-4:-1] 
[6, 5, 4]

但我很惊讶以下是空的：

>>>  x[0:-4:-1] 
[]

因此，我很惊讶以下不是空的

>>> x[0:-len(x)-1:-1]
> [1]

特别是考虑到

>>> x[0:-len(x):-1] 
[]

还有那个

>>> x[0:-len(x)-1] 
[]

是空的。

我有以下代码，它遍历数据帧并根据其他两个列更新列的块。当前的解决方案使用locinside itertuples.

是否可以在不诉诸手动并行化或拆分数据帧的情况下使代码更快？

n_rows = 10000
ix_ = pd.date_range(start="2020-01-01 00:00", freq="min", periods=n_rows)
offsets_ = pd.to_timedelta(np.random.randint(0, 60, size=n_rows), unit="min")
df = pd.DataFrame(
    ix_ + pd.to_timedelta(offsets_, unit="min"), index=ix_, columns=["t_end"]
)
df["active"] = 0
for row in df.itertuples():
    df.loc[row.Index : row.t_end, "active"] += 1