极客笔记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()和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。