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...
.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,则使用前向...
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...
如果是多个索引，可以使用 .get_indexer df.iloc[[0,2],df.columns.get_indexer(['A','B'])]布...
index= pd.Index([ 1, 2, 3, 4, 5], name='test')#创建一个将值转换为指定dtypes的索引print(index.astype(float))#Index([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0], dtype='float64', name='test')#将基础数据的第一个元素作为Python标量返回。 必须length为1print(pd.Index(['a']).item(), pd.Index([...
data.loc[data.index[0:4],['open','high']] 数字索引: 1、data.iloc[1,2] 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'] ...
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。
head() # IndexingError: Unalignable boolean Series provided as indexer (index of the boolean Series and of the indexed object do not match). 2. isin方法 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 df[df['Address'].isin(['street_1','street_4'])&df['Physics'].isin(['A','A+...
(a)-> 5633 new_index, indexer = ax.reindex(5634 labels, level=level, limit=limit, tolerance=tolerance, method=method5635 )5637 axis = self._get_axis_number(a)5638 obj = obj._reindex_with_indexers(5639 {axis: [new_index, indexer]},5640 fill_value=fill_value,5641 copy=copy,5642 ...