.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
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(target[, method, limit, …]):给定当前索引计算新索引的索引器和掩码。 Index.get_indexer_for(target, **kwargs):即使在非唯一时也保证返回索引器这将调整到get_indexer或get_indexer_nonunique Index.get_indexer_non_unique(target):给定当前索引计算新索引的索引器和掩码。 Index.get_lev...
5, 5], dtype='int64', name='test')#传入与索引元素个数相同的列表,则每个元素按照对应个数重复#Index([1, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 4, 5, 5, 5, 5, 5], dtype='int64', name='test')print(index.repeat([1, 2, 3, 4, 5]))#如果condition是false,则使用指定的值替换索引print...
如果是多个索引，可以使用 .get_indexer df.iloc[[0,2],df.columns.get_indexer(['A','B'])]布...
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。
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: ...
4)Index.get_indexer方法与isin类似,它可以给出一个索引数组,从可能包含重复值的数组到另一个不同值得数组: 下期预告:讨论用pandas读取(或加载)和写入数据集的工具。 之后,更深入地研究使用pandas进行数据清洗、规整、分析和可视化工具
使用get_indexer 方法: 如果你需要获取某个值在索引中的位置,可以使用 get_indexer 方法。 代码语言:txt 复制 # 获取某个值在索引中的位置 position = df.index.get_indexer([1]) print(position) 遇到的问题及解决方法 问题:索引重复 如果你尝试创建一个具有重复索引的 DataFrame,Pandas 会发出警告。 代码语言...
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。