Чтобы разрезать DataFrame на основе списка значений, вы можете использовать различные методы Python, особенно с такими библиотеками, как pandas. Вот несколько методов, которые вы можете использовать:

1. Использование метода isin(). Вы можете использовать метод isin(), чтобы проверить, принадлежит ли каждый элемент в столбце DataFrame список ценностей. Вот пример:

   import pandas as pd
   df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5],
                  'B': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']})
   # Slice DataFrame based on list of values in column 'A'
   values_to_slice = [2, 4]
   sliced_df = df[df['A'].isin(values_to_slice)]

2. Использование метода query(). Метод query()позволяет фильтровать DataFrame с помощью выражения запроса. Вот пример:

   # Slice DataFrame based on list of values in column 'A'
   values_to_slice = [2, 4]
   sliced_df = df.query('A in @values_to_slice')

3. Использование логического индексирования. Вы можете создать логическую маску, проверив, присутствует ли каждый элемент в столбце DataFrame в списке значений. Вот пример:

   # Slice DataFrame based on list of values in column 'A'
   values_to_slice = [2, 4]
   sliced_df = df[df['A'].isin(values_to_slice)]

Эти методы позволяют извлечь подмножество DataFrame на основе списка значений. Вы можете выбрать метод, который лучше всего соответствует вашим потребностям и структуре вашего DataFrame.