大熊猫以不同的间隔频率选择/采样

Question

我有一个2d数组/ DF

>>> X_df.shape
Out[36]: (138, 2164)

此数组的每一行都有一个给定列的值（所有行都不同），后跟nans：

>>> X_df.head(1).T
Out[28]: 
          Row1
0       1208.380
1       1207.600
2       1207.400
...          ...
247     1213.030
248     1212.950
249     1213.000
...          ...
1914         nan
1915         nan
1916         nan

我需要创建另一个形状（138，n）的数组/ DF Y，它从选择等间距的X_df的每一行中得到n（= 3或5或10）个值。因此，如果X_df第1行有100个元素，第2行有50，那么对于n = 10，Y行1 = X_df第1行中的每第10个元素，Y行2 = X_df第2行中的每第5个元素。

我创建了一个函数来获取每个索引中的一组数值。

>>> last= X_df.apply(last_index,axis=1)
>>> last
Out[34]: 
Row1     360
...      ...  
Row45    1438

获得所需Y阵列/ DF的最佳方法是什么？想在这里避免循环。我试过了X_df[::last]，但却出错"ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all()" 我调查了np.meshgrid，但这似乎并不重要。另外看了DataFrame.sample，但这似乎只对随机抽样有用。