Python Pandas – 获取所需标签的整数位置并在没有精确匹配时找到前一个索引值

在处理数据分析和数据可视化时，我们可能需要访问数据集中某些特定标签的整数位置。Pandas是Python中一个广泛使用的数据分析工具。Pandas提供了一些有用的功能，使我们可以轻松地获取所需标签的整数位置，并在没有精确匹配时找到前一个索引值。接下来，我们将学习如何使用Pandas来实现这些操作。

Pandas中的索引

在Pandas的DataFrame中，我们可以使用行和列标签来访问数据。行标签被称为索引，而列标签则是列名称。在Pandas中，索引可以是数字或字符串，也可以是时间序列或多层索引。Pandas提供了两种类型的索引：位置索引和标签索引。位置索引就是整数位置，而标签索引就是标签名称。

获取所需标签的整数位置

我们可以使用Pandas中的get_loc函数来获取任何标签的整数位置。该函数接受一个标签作为输入，并返回该标签在索引中的整数位置。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

data = {'A': [1,2,3,4,5], 'B': [10,20,30,40,50]}
df = pd.DataFrame(data, index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])

print(df.index.get_loc('c'))

输出结果：

在上面的示例中，我们首先创建了一个DataFrame，然后使用get_loc函数获取了标签'c'的整数位置。get_loc函数返回标签'c'在索引中的整数位置，即为2。

在没有精确匹配时找到前一个索引值

当我们使用get_loc函数时，如果标签在索引中不存在，Pandas会引发KeyError异常。但有时候，我们需要在没有找到精确匹配的标签时找到前一个索引值。Pandas中的Index对象提供了get_loc函数的一个替代版本：get_indexer。该函数接受一个标签列表，并返回一个整数数组，其中每个标签都被映射到其索引位置。如果标签不存在于索引中，则将其映射到它的前一个索引位置。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

data = {'A': [1,2,3,4,5], 'B': [10,20,30,40,50]}
df = pd.DataFrame(data, index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])

print(df.index.get_indexer(['c', 'f']))

输出结果：

[2 -1]

在上面的示例中，我们首先创建了一个DataFrame。然后，我们使用get_indexer函数获取标签'c'和'f'的索引，这两个标签分别位于索引标签中的第2个和第5个位置。由于标签'f'不在索引中，get_indexer函数将其映射到前一个索引位置，因此返回的整数数组中的第二个元素是-1。