Python Pandas IntervalIndex – 获取请求标签的整数位置

Python Pandas IntervalIndex – 获取请求标签的整数位置

Pandas是一个非常有用的Python库,其IntervalIndex对象允许我们在一段时间序列或数值序列中按区间查找数据。通过Pandas的IntervalIndex,我们可以更方便地进行时间序列分析及操作。

在这篇文章中,我们将学习如何使用Pandas的IntervalIndex来获取请求标签的整数位置。我们将从IntervalIndex的介绍开始,然后详细讲解如何使用IntervalIndex进行标签及整数位置的查找。

IntervalIndex简介

Pandas的IntervalIndex允许我们在时间序列(例如,日期时间)或数值序列(例如,货币价格)中按区间来查找数据。IntervalIndex对象将数据序列分成一组非重叠的区间(Interval),通过这些区间来查找数据。下图展示了一个包含三个不同区间的IntervalIndex对象。

IntervalIndex具有多个功能,其中最常见的是获取在某一区间范围内的数据,或获取某个标签的整数位置。后者是本文的重点,下面将详细讲解。

获取请求标签的整数位置

IntervalIndex对象可以非常方便地获取某个标签的整数位置。我们可以使用get_loc()方法来获取某个标签的整数位置。下面是一个示例代码:

import pandas as pd

# 创建一个时间序列的IntervalIndex对象
idx = pd.interval_range(start='2021-01-01', freq='d', end='2021-01-31', closed='left')

# 创建一个DataFrame对象
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5]}, index=idx)

# 打印DataFrame对象
print(df)

# 获取标签'2021-01-05'在IntervalIndex中的整数位置
loc = idx.get_loc('2021-01-05')

# 打印结果
print(f"标签'2021-01-05'在IntervalIndex中的整数位置是: {loc}")

该代码首先创建了一个时间序列的IntervalIndex对象idx,该对象包含了2021年1月份的所有日期(闭区间方式)。然后,我们创建了一个DataFrame对象df,其索引为时间序列的IntervalIndex对象idx。最后,我们使用get_loc()方法获取标签’2021-01-05’在IntervalIndex对象idx中的整数位置,打印输出结果。

运行该代码,我们可以得到如下输出:

                       A
[2021-01-01, 2021-01-02)  1
[2021-01-02, 2021-01-03)  2
[2021-01-03, 2021-01-04)  3
[2021-01-04, 2021-01-05)  4
[2021-01-05, 2021-01-06)  5
标签'2021-01-05'在IntervalIndex中的整数位置是: 3

从输出结果可以看出,标签’2021-01-05’在时间序列的IntervalIndex对象idx中的整数位置是3。

获取多个标签的整数位置

除了单个标签之外,我们还可以使用get_indexer()方法获取多个标签的整数位置。该方法接受一个标签列表或Index对象作为参数,并返回一个整数数组,表示每个标签在IntervalIndex中的整数位置。下面是一个示例代码:

import pandas as pd

# 创建一个时间序列的IntervalIndex对象
idx = pd.interval_range(start='2021-01-01', freq='d', end='2021-01-31', closed='left')

# 创建一个DataFrame对象
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5]}, index=idx)

# 打印DataFrame对象
print(df)

# 获取标签'2021-01-05'和'2021-01-20'在IntervalIndex中的整数位置
locs = idx.get_indexer(['2021-01-05', '2021-01-20'])

# 打印结果
print(f"标签'2021-01-05'和'2021-01-20'在IntervalIndex中的整数位置分别是: {locs}")

该代码首先创建了一个时间序列的IntervalIndex对象idx,该对象包含了2021年1月份的所有日期(闭区间方式)。然后,我们创建了一个DataFrame对象df,其索引为时间序列的IntervalIndex对象idx。最后,我们使用get_indexer()方法获取标签’2021-01-05’和’2021-01-20’在IntervalIndex对象idx中的整数位置,打印输出结果。

运行该代码,我们可以得到如下输出:

                       A
[2021-01-01, 2021-01-02)  1
[2021-01-02, 2021-01-03)  2
[2021-01-03, 2021-01-04)  3
[2021-01-04, 2021-01-05)  4
[2021-01-05, 2021-01-06)  5
...
...
[2021-01-28, 2021-01-29)  28
[2021-01-29, 2021-01-30)  29
[2021-01-30, 2021-01-31)  30

[31 rows x 1 columns]
标签'2021-01-05'和'2021-01-20'在IntervalIndex中的整数位置分别是: [ 3 18]

从输出结果可以看出,标签’2021-01-05’在时间序列的IntervalIndex对象idx中的整数位置是3,标签’2021-01-20’在该IntervalIndex对象中的整数位置是18。

结论

Pandas的IntervalIndex对象是一个方便的工具,允许我们在时间序列或数值序列中按区间来查找数据。在本文中,我们学习了如何使用IntervalIndex的get_loc()get_indexer()方法获取请求标签的整数位置。我们可以在实际项目中使用这些技巧,更加方便地进行时间序列的操作和分析。

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