get_indexer(target, method=None, limit=None, tolerance=None)给定当前索引,计算新索引的索引器和掩码。然后应该将索引器用作 ndarray.take 的输入,以将当前数据与新索引对齐。参数: target: index method:{无,‘pad’/'ffill',‘backfill’/'bfill',‘nearest’},可选 默认值:仅精确匹配。 pad /ffill:...
Index.get_loc(key) 返回指定标签的位置。 Index.get_indexer(target) 返回目标 Index 在当前 Index 中的位置。 Index.slice_locs(start, end) 返回指定范围的切片位置。 Index.intersection(other) 返回两个 Index 的交集。 Index.union(other) 返回两个 Index 的并集。 Index.difference(other) 返回两个 Index...
IntervalIndex.get_loc(key[, method]):获取所请求标签的整数位置,切片或布尔掩码。 IntervalIndex.get_indexer(target[, method, …]):给定当前索引计算新索引的索引器和掩码。 多指标 MultiIndex:用于pandas对象的多级或分层索引对象 IndexSlice:创建一个对象以更轻松地执行多索引切片 MultiIndex 构造函数 MultiIndex.fr...
index.get_indexer(["a", "b"])) # 条件过滤筛选 # 选在 A Column 中小于 0 的那些数据 print(df[df["A"] < 0]) # 选在第一行数据不小于 -10 的数据 ,~ 来表示 非 或者 取反,第二种是直接用 >=-10 来筛选。 print("~:\n", df.loc[:, ~(df.iloc[0] < -10)]) print("\n>...
df["code9"]=query_index.get_indexer(df.data)+1 1. 2. 方法10:使用Series进行批量查询 query_series=pd.Series(index=cats,data=range(1,len(cats)+1)) df["code10"]=query_series[df.data].values 1. 2. 才哥又补充了类似下面的两种的写法: ...
data.iloc[0:4,data.columns.get_indexer(['open','close'])] 组合索引: 数字和名字混合使用 data.ix[:4,['open','close','high']] 赋值操作 获得open列的值 data.open或者data['open'] 整个列赋值data.open =100 单个赋值: data.iloc[1,2] = 1000 ...
学生0897084学生1407475print(a.iloc[0:2:1, a.columns.get_indexer(['语文','数学','地理'])]) 5.赋值操作 #对a中的地理列的所有值重新赋值为0a['地理'] = 1 a.地理 = 1 6.排序 排序有两种形式,一种对于索引进行排序,一种对于内容进行排序 ...
使用DataFrame的index属性和columns属性可以得到行索引和列索引,在后面传入对应的数值就可以将数值索引转换成索引名。链式调用index属性和columns属性的get_indexer()方法,就可以将索引名转换成数值索引,get_indexer()中传入需要转换的索引名列表,即使只转换一个索引名,也要用列表的方式传入。
_LocIndexer._get_slice_axis(self, slice_obj, axis) 1440 return obj.copy(deep=False) 1442 labels = obj._get_axis(axis) -> 1443 indexer = labels.slice_indexer(slice_obj.start, slice_obj.stop, slice_obj.step) 1445 if isinstance(indexer, slice): 1446 return self.obj._slice(indexer, ...
Index.get_indexer.html 下面调用中的dt（目标）参数应该是一个索引或列表。它不能是单一值。