当间隔的位置由索引列表定义时，如何对pandas数据帧中的行间隔进行切片和应用函数？

在pandas中，可以使用索引列表来定义行间隔，然后对数据帧进行切片和应用函数。具体的步骤如下：

1. 首先，创建一个索引列表，用于定义行间隔。索引列表可以是一个包含索引值的列表或者一个布尔列表，其中True表示要选择的行，False表示要排除的行。
2. 使用索引列表对数据帧进行切片。可以通过将索引列表放在方括号内并将其应用于数据帧来实现切片操作。例如，使用df[索引列表]可以选择或排除特定的行。
3. 对切片后的数据帧应用函数。可以使用pandas提供的各种函数对切片后的数据帧进行操作和计算。例如，可以使用mean()函数计算平均值，sum()函数计算总和，apply()函数应用自定义函数等。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据帧
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [6, 7, 8, 9, 10],
        'C': [11, 12, 13, 14, 15]}
df = pd.DataFrame(data)

# 创建索引列表
index_list = [True, False, True, False, True]

# 使用索引列表对数据帧进行切片
sliced_df = df[index_list]

# 对切片后的数据帧应用函数
mean_value = sliced_df.mean()
sum_value = sliced_df.sum()

print("切片后的数据帧：")
print(sliced_df)
print("平均值：")
print(mean_value)
print("总和：")
print(sum_value)

这个例子中，我们创建了一个包含3行的数据帧df，并创建了一个索引列表index_list，其中选择了第1行和第3行。然后，我们使用索引列表对数据帧进行切片，得到了切片后的数据帧sliced_df。最后，我们分别计算了切片后数据帧的平均值和总和，并打印出结果。

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