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
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_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...
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>...
.get_indexer(target[, method, limit, ...]) :获取target(一个Index对象)对应的下标列表。 target:一个Index对象。我们要考察的就是Index中的每个label在self中的下标序列。 method:指定label的匹配方法。可以为None,表示严格匹配(如果不存在则下标为 -1)。如果为'pad'/'ffill',则:若未找到匹配的,则使用前...
isin执行向量化的成员属性检查,还可以将数据集以Series或DataFrame一列的形式过滤为数据集的值子集: 与isin相关的Index.get_indexer方法,可以提供一个索引数组,这个索引数组可以将可能非唯一值数组转换为另一个唯一值数组: 下表是唯一值、计数和集合成员属性方法的参考。
pd.Index(unique_vals).get_indexer(to_match) #get_indexer获取索引位置array([0, 2, 1, 1, 0, 2], dtype=int64) 一、处理空值 1、判断是否为控制 obj.isnull()判断对象中的元素是否为空,如果为空返回True,否则返回False obj.notnul()判读对象中元素是否为空,如果为空返回False,否则返回True 2、删除...
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: ...
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。
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。