Python – 查找应插入元素以保持 Pandas 索引顺序的索引位置

前言

在 Pandas 中，索引是非常重要的部分，它可以帮助我们快速地访问数据，并且在一些基于索引的操作中也极为有用。在进行数据操作时，有时需要按照索引的顺序插入新的元素，本文将介绍如何使用 Python 查找应插入元素以保持 Pandas 索引的排序。

方法

我们可以使用 Pandas 中的 searchsorted() 方法来找到新插入元素的位置，从而使得索引仍然是有序的。searchsorted() 方法可以接受两个参数：v 和 side。

• v: 新插入元素的值
• side: 插入的方向，’left’ 表示从左边插入，’right’ 表示从右边插入

下面我们使用一个例子来说明如何使用 searchsorted() 方法。

import pandas as pd

# 创建一个有序的索引
idx = pd.Index([1, 2, 4, 5, 7])

# 新插入元素的值
v = 3

# 查找应该从哪个位置插入
i = idx.searchsorted(v, 'left')

# 输出结果
print("将 {0} 插入到索引 {1} 的位置".format(v, i))

输出结果为：

将 3 插入到索引 2 的位置

我们可以看到，结果告诉我们应该将元素 3 插入到索引为 2 的位置，这样就可以保持索引的有序性。

示例

下面我们演示一个针对 Pandas 的示例。假设我们有一个 DataFrame，其中包含一个有序的日期索引和一列数据。

import pandas as pd
from datetime import datetime

# 创建 DataFrame
df = pd.DataFrame({'data': [10, 20, 30, 40, 50]},
                  index=pd.to_datetime(['2021-01-01', '2021-01-03', '2021-01-04', '2021-01-06', '2021-01-07'], format='%Y-%m-%d'))

# 打印 DataFrame
print(df)

输出结果为：

            data
2021-01-01    10
2021-01-03    20
2021-01-04    30
2021-01-06    40
2021-01-07    50

我们可以看到，该 DataFrame 中的日期索引是有序的。下面我们演示如何将新数据并入该 DataFrame，同时保持有序性。

# 新数据的日期
v = datetime.strptime('2021-01-05', '%Y-%m-%d')

# 在 Index 中查找新数据应该被插入的位置
i = df.index.searchsorted(v, 'left')

# 将新数据插入 DataFrame 中
df = pd.concat([df.iloc[:i], pd.DataFrame({'data': [25]}, index=[v]), df.iloc[i:]])

# 打印新 DataFrame
print(df)

输出结果为：

            data
2021-01-01    10
2021-01-03    20
2021-01-04    30
2021-01-05    25
2021-01-06    40
2021-01-07    50

我们可以看到，新数据被成功地插入到了 DataFrame 中，并且索引仍然是有序的。

结论

本文介绍了如何使用 Python 查找应插入元素以保持 Pandas 索引顺序的索引位置。我们使用了 Pandas 中的 searchsorted() 方法来完成这个任务，同时演示了一个针对 Pandas 的示例。通过本文的介绍，相信读者已经掌握了这个技巧及其应用场景。