Python Pandas Index.get_loc()用法及代码示例

Python 是一种用于进行数据分析的出色语言，主要是因为以数据为中心的 Python 包的奇妙生态系统。 Pandas 就是其中之一，它使导入和分析数据变得更加容易。

Pandas Index.get_loc()函数返回请求标签的整数位置、切片或布尔掩码。该函数适用于已排序和未排序的索引。如果传递的值不存在于索引中，它会提供各种选项。仅当索引标签已排序时，您才可以选择将前一个值或下一个值返回给传递的值。

用法： Index.get_loc(key, method=None, tolerance=None)

参数：
key:标签
method:{无，‘pad’/'ffill'，‘backfill’/'bfill'，‘nearest’}，可选
->default:仅完全匹配。
->pad / ffill：如果没有完全匹配，则查找 PREVIOUS 索引值。
->backfill / bfill：如果没有完全匹配，则使用 NEXT 索引值
->nearest:如果没有完全匹配，则使用 NEAREST 索引值。通过首选较大的索引值来打破束缚距离。

返回：loc:int 如果唯一索引，切片如果单调索引，否则掩码

范例1：使用Index.get_loc()函数来查找传递值的位置。


# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating the Index
idx = pd.Index(['Labrador', 'Beagle', 'Labrador',
                     'Lhasa', 'Husky', 'Beagle'])
  
# Print the Index
idx

输出：

让我们在索引中找出“拉萨”的位置。


# Print the location of the passed value..
idx.get_loc('Lhasa)

输出：

正如我们在输出中看到的，Index.get_loc()函数返回 3 表示传递的值存在于索引中的此位置。

范例2：使用Index.get_loc()函数来查找传递值的位置。如果传递的值不存在于索引中，则返回前一个值的位置，该位置刚好小于传递的值。


# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating the Index
idx = pd.Index([1, 2, 3, 14, 25, 37, 48, 69, 100])
  
# Print the Index
idx

输出：

让我们在索引中找到值 33 的位置。


# Find the position of 33 in the index.
# If it is not present then we forward 
# fill and return the position of previous value.
idx.get_loc(33, method ='ffill')

输出：

正如我们所看到的，函数返回了输出 3。由于 33 不存在于索引中，但在排序顺序中，小于 33 的值是 25，它的位置是 4。所以，输出是 4。我们这样做如果未设置方法参数，则如果该值不存在，则会导致错误。

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注：本文由纯净天空筛选整理自Shubham__Ranjan大神的英文原创作品 Python | Pandas Index.get_loc()。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。