Python Pandas Index.intersection()用法及代码示例

Python是进行数据分析的一种出色语言，主要是因为以数据为中心的python软件包具有奇妙的生态系统。 Pandas是其中的一种，使导入和分析数据更加容易。

Pandas Index.intersection()函数形成两个Index对象的交集。这将返回一个新Index，其中包含该索引和其他元素的公用元素，从而保留调用索引的顺序。

用法： Index.intersection(other)

参数：
other:索引或array-like

返回：交集：索引

范例1：采用Index.intersection()函数查找两个索引的集合相交。

# importing pandas as pd 
import pandas as pd 
  
# Creating the first Index 
idx1 = pd.Index(['Labrador', 'Beagle', 'Mastiff',  
                     'Lhasa', 'Husky', 'Beagle']) 
  
# Creating the second Index 
idx2 = pd.Index(['Labrador', 'Great_Dane', 'Pug', 
           'German_sepherd', 'Husky', 'Pitbull']) 
  
# Print the first and second Index 
print(idx1, '\n', idx2)

输出：

现在我们找到两个索引的集合相交。

# Find the elements common to both the Indexes 
idx2.intersection(idx1)

输出：

正如我们在输出中看到的，Index.intersection()函数已返回两个索引的交集。标签的顺序已根据调用索引进行了维护。

范例2：采用Index.intersection()函数查找两个索引的集合相交。索引包含NaN值。

# importing pandas as pd 
import pandas as pd 
  
# Creating the first Index 
idx1 = pd.Index(['2015-10-31', '2015-12-02', None, '2016-01-03',  
                      '2016-02-08', '2017-05-05', '2014-02-11']) 
  
# Creating the second Index 
idx2 = pd.Index(['2015-10-31', '2015-10-02', '2018-01-03', 
           '2016-02-08', '2017-06-05', '2014-07-11', None]) 
  
# Print the first and second Index 
print(idx1, '\n', idx2)

输出：

现在我们找到idx1和idx2的交集。

# find intersection and maintain  
# ordering of labels based on idx1 
idx1.intersection(idx2)

输出：

注意：两个索引中的缺失值被认为是彼此共有的。

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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.intersection()。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。