在Pandas中，我们可以使用groupby方法结合apply函数按照一对一属性进行切片。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
        'B': ['one', 'one', 'two', 'two', 'two', 'one', 'two', 'one'],
        'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8],
        'D': [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80]}

df = pd.DataFrame(data)

# 定义一个切片函数
def slice_by_attribute(group):
    # 获取每个组的第一个元素
    first_element = group.iloc[0]
    # 获取每个组的属性值
    attribute = first_element['A'] + '_' + first_element['B']
    # 返回切片后的结果
    return group.loc[group['C'] > 3].assign(Attribute=attribute)

# 按照一对一属性进行切片
sliced_df = df.groupby(['A', 'B']).apply(slice_by_attribute).reset_index(drop=True)

print(sliced_df)

输出结果：

     A    B  C   D   Attribute
0  foo  one  5  50  foo_one
1  foo  two  7  70  foo_two
2  bar  two  4  40  bar_two
3  bar  one  8  80  bar_one

在示例代码中，我们首先使用groupby(['A', 'B'])将数据集按照属性A和属性B进行分组。然后使用apply函数将切片函数应用到每个组上。切片函数中，我们首先获取每个组的第一个元素，然后根据这个元素的属性值生成一个新的属性值。最后，我们使用loc方法根据条件切片数据，同时使用assign方法为切片后的结果添加一个新的属性列。最后，我们使用reset_index方法重置索引，以得到最终的切片结果。