Заполнение столбцов DataFrame по диапазону индексов

Вы можете сделать что-то вроде:

df = pd.DataFrame({'Values': []})
partition1 = pd.Series([values[0] for _ in range(indexes[0])])
partition2 = pd.Series([values[1] for _ in range(indexes[0], indexes[1])])
df['Values'] = pd.concat([partition1, partition2], ignore_index=True)

и если у вас больше разделов, вы автоматизируете это с помощью цикла for, определяющего количество разделов.

Расширяю ответ Симоны:

def repeat(values, indexes):
    """
    Create a new list filled with values from list "values" with the corresponding index from "indexes"
    as the maximum index to fill up to.
    Example:
    Given values=[7,4,8] and indexes=[3,5,7] the value values[0]=7 should be repeated from index 0 to indexes[0]
    in the new list, the value values[1]=4 should be repeated from indexes[0]+1 to indexes[1] and so on.    
    """
    if len(values) != len(indexes):
        raise ValueError(f'Length of values and indexes has to be the same, got len(values) = {len(values)} and len(indexes) = {len(indexes)}')
    
    expanded_indexes = indexes.copy()
    expanded_indexes.insert(0, -1)

    repetition = [values[j-1] for j in range(1, len(expanded_indexes)) for _ in range(expanded_indexes[j-1], expanded_indexes[j])]
    
    return repetition

df = pd.DataFrame()
# insert other data in df
values = [7,4,8]
indexes = [3,5,7]
repeating_list = repeat(values, indexes)
df['Values'] = repeating_list

IIUC, вы можете использовать pandas.cut.

Включая правый индекс:

df = pd.DataFrame({"Data": range(10)})

indexes = [2, 4, 6, 8, 10]
values = [1, 2, 3, 4, 5]

df["Values"] = pd.cut(df.index, bins=[-1] + indexes, labels=values)

   Data Values
0     0      1
1     1      1
2     2      1
3     3      2
4     4      2
5     5      3
6     6      3
7     7      4
8     8      4
9     9      5

Без учета правого индекса:

df["Values"] = pd.cut(df.index, bins=[-1] + indexes, labels=values, right=False)

   Data Values
0     0      1
1     1      1
2     2      2
3     3      2
4     4      3
5     5      3
6     6      4
7     7      4
8     8      5
9     9      5