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Python pandas.Index.get_indexer用法及代码示例


用法:

final Index.get_indexer(target, method=None, limit=None, tolerance=None)

给定当前索引，计算新索引的索引器和掩码。然后应该将索引器用作 ndarray.take 的输入，以将当前数据与新索引对齐。

参数：

target： index
method：{无，‘pad’/'ffill'，‘backfill’/'bfill'，‘nearest’}，可选

  • 默认值：仅精确匹配。

  • 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

  • 最近：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。

limit：整数，可选

target 中用于匹配不精确匹配的最大连续标签数。

tolerance：可选的

不精确匹配的原始标签和新标签之间的最大距离。匹配位置的索引值必须满足等式 abs(index[indexer] - target) <= tolerance 。

公差可以是一个标量值，它对所有值应用相同的公差，或者list-like，它对每个元素应用可变公差。 List-like 包括列表、元组、数组、系列，并且必须与索引的大小相同，并且其 dtype 必须与索引的类型完全匹配。

返回：

indexer：np.ndarray[np.intp]

从 0 到 n - 1 的整数，表示这些位置的索引与相应的目标值匹配。目标中的缺失值用 -1 标记。

注意：

对于不匹配的值返回 -1，有关进一步说明，请参见下面的示例。

例子：

>>> index = pd.Index(['c', 'a', 'b'])
>>> index.get_indexer(['a', 'b', 'x'])
array([ 1,  2, -1])

请注意，返回值是 index 中的位置数组，而 x 标记为 -1，因为它不在 index 中。

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注：本文由纯净天空筛选整理自pandas.pydata.org大神的英文原创作品 pandas.Index.get_indexer。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。