Python Pandas Index.slice_locs()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.slice_locs()函数计算输入标签的切片位置。它以开始和结束标签为参数，并返回与这些值相对应的整数值。

用法： Index.slice_locs(start=None, end=None, step=None, kind=None)

参数:
start:如果为None，则默认为开头
end:如果为None，则默认为末尾
step:如果为None，则默认为1
kind:{“ ix”，“ loc”，“ getitem”}或无

返回:开始，结束：int

范例1：采用Index.slice_locs()函数查找输入值的切片标签。

# importing pandas as pd 
import pandas as pd 
  
# Creating the index  
idx = pd.Index(['Beagle', 'Pug', 'Labrador', 'Sephard', 
                             'Mastiff', None, 'Husky']) 
  
# Print the index 
idx

输出：

现在，我们将找到“帕格”和“ M”的切片标签

# finding the slice labels for the input value. 
idx.slice_locs(start ='Pug', end ='Mastiff')

输出：

正如我们在输出中看到的那样，该函数已返回输入标签的切片位置。

范例2：采用Index.slice_locs()函数在日期-时间基准索引中查找切片标签。

# importing pandas as pd 
import pandas as pd 
  
# Creating the index  
idx = pd.date_range('1 / 1/2018', periods = 5, freq ='MS') 
  
# Print the index 
idx

输出：

现在，我们将为输入标签找到切片标签。

# finding the slice labels 
idx.slice_locs(start ='2018-02-01', end ='2018-04-01')

输出：

正如我们在输出中看到的那样，该函数返回了包含输入切片标签值的范围值。

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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.slice_locs()。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。