极客笔记Python Pandas – 计算索引器并查找前一个索引值（如果没有完全匹配）
Python Pandas 是一种基于 NumPy 的开源数据分析处理库，它被广泛使用以方便地处理和分析大量的数据。Pandas 中有许多有用的方法，可以使数据操作变得更加简单、高效和有效。在数据操作过程中，使用索引器查找和计算之间的值是常见的需求，本文将介绍如何使用 Pandas 计算索引器并查找前一个索引值，同时还将演示如何在没有完全匹配的情况下查找索引值。
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Pandas中的Indexer
Pandas的索引器是一种可用于选择特定数据元素的数据结构，它是一个对象数组，其中索引用作其标识符。索引器有不同的类型，包括整数位置索引器(.iloc)、标签位置索引器(.loc)、偏移量索引器(.ix)和布尔索引器(.loc[mask])等。
查找前一个索引值
在Pandas中，我们经常需要查找前一个索引值。 例如，我们想要查找给定索引值之前的索引值，或者只想查找与给定索引值最接近的索引值。 可以使用pandas.Index.get_loc()方法计算给定索引器的位置，并在使用.prior()方法上计算前一个位置，来查找前一个索引值。
import pandas as pd
# 创建 Series
s = pd.Series(data=['a', 'b', 'c', 'd'], index=[1, 3, 5, 7])
# 返回索引值 '3' 的位置
loc = s.index.get_loc(3)
# 返回索引值 '3' 的前一个位置
prior_loc = s.index[loc - 1]
# 根据找到的索引值进行值查找
s[prior_loc] # 返回 'a'
以上代码中，我们创建了一个Series，其中包括一些数据元素和索引值。我们将 get_loc() 方法应用于索引值3，以查找其位置。接下来，我们将使用该位置并通过减法来查找前一个位置。最后，我们使用该位置来查找前一个索引值的值，得出的结果为“a”。
在不完全匹配的情况下查找索引值
在 Pandas 中，我们还可以查找离给定索引值最接近的索引值。我们可以使用前面提到的 get_loc() 方法来实现这一点，其中包括一个 additional parameter -method。 这个 method参数是一个字符串，可以是“早期”、“精确”或“后期”。 当方法设置为“早期”时，get_loc() 方法会返回最接近而不是等于指定值的值的位置。 当设置为“后期”时，它会返回大于指定值的第一个位置，而“精确”则会返回仅当存在精确匹配时才返回指定值。
import pandas as pd
# 创建 Series
s = pd.Series(data=['a', 'b', 'c', 'd'], index=[1, 3, 5, 7])
# 发现最接近 '2' 的索引位置
loc = s.index.get_loc(2, method='nearest')
# 根据找到的索引值进行值查找
s[loc] # 返回 'a'
以上代码中，我们使用前面代码示例中生成的 Series。 我们尝试附近找到索引值为2的值，s.index.get_loc() 方法中使用了 method=’nearest’ 参数来指定查找最接近的值。然后我们使用该位置来访问前一个索引值，所以它返回 “a”。
结论
在这篇文章中，我们学习了如何使用 Pandas 计算索引器并查找前一个索引值。无论是在完全匹配还是在不完全匹配的情况下，我们都有了解实现的方法。Pandas的索引器和其它功能使数据分析和操作更加便捷。使用这些技术，可以轻松地在大量数据中查找所需的特定元素和值。希望这篇文章能够帮助你更好地理解并使用Pandas中计算索引器并查找前一个索引值的方法。