要从多索引中的特定级别获取值，请在 Pandas 中使用 multiIndex.get_level_values() 方法。首先，导入所需的库 −import pandas as pd 创建多索引。names 参数设置索引中各级别的名称 multiIndex = pd.MultiIndex.from_arrays([[5, 10], [15, 20], [25, 30], [35, 40]], names=['a', 'b', 'c', 'd']) 获取特定值。获取第 0 级值 −print("获取级别值（第 0 级）...", multiIndex.get_level_values(0)) 获取第 1 级值 −print("获取级别值（第 1 级）...", multiIndex.get_level_values(1)) 示例以下是代码 −import pandas as pd # 创建多索引 # names 参数设置各级别的名称 ... 阅读更多

要计算新索引的索引器和掩码，即使对于非唯一值的对象，也使用 index.get_indexer_non_unique() 方法。Python Pandas - 即使对于非唯一值的对象，也计算新索引的索引器和掩码 首先，导入所需的库 −import pandas as pd 创建具有某些非唯一值的 Pandas 索引 −index = pd.Index([10, 20, 30, 40, 40, 50, 60, 60, 60, 70]) 显示 Pandas 索引 −print("Pandas 索引...", index) 计算索引器和掩码。标记为 -1，因为它不在索引中。这也计算非唯一索引对象的值 −print("获取索引...", index.get_indexer_non_unique([30, 40, 90, 100, 50, 60])) 示例以下是代码 −import pandas as ... 阅读更多

要计算索引器，如果找不到精确匹配则查找最近的索引值，请使用 index.get_indexer() 方法。同时将 method 参数设置为 nearest。首先，导入所需的库 −import pandas as pd 创建 Pandas 索引 −index = pd.Index([10, 20, 30, 40, 50, 60, 70]) 显示 Pandas 索引 −print("Pandas 索引...", index) 使用 "get_indexer" 计算索引器和掩码。使用 "method" 参数查找最近的索引值（如果找不到精确匹配）。该值设置为 "nearest" −print("获取索引...", index.get_indexer([30, 25, 58, 50, 69], method="nearest")) 示例以下是代码 −import pandas as pd # 创建 Pandas 索引 index = pd.Index([10, ... 阅读更多

要计算索引器，如果找不到精确匹配则查找下一个索引值，请使用 index.get_indexer() 方法。同时将 method 参数设置为 bfill。首先，导入所需的库 −import pandas as pd 创建 Pandas 索引 −index = pd.Index([10, 20, 30, 40, 50, 60, 70]) 显示 Pandas 索引 −print("Pandas 索引...", index) 使用 "get_indexer" 计算索引器和掩码。使用 "method" 参数查找下一个索引值（如果找不到精确匹配）。该值设置为 "bfill" −print("获取索引...", index.get_indexer([30, 25, 58, 50, 55], method="bfill")) 示例以下是代码 −import pandas as pd # 创建 Pandas 索引 index = pd.Index([10, ... 阅读更多

要计算索引器，如果找不到精确匹配则查找上一个索引值，请使用 index.get_indexer() 方法。同时将 method 参数设置为 ffill。首先，导入所需的库 −import pandas as pd 创建 Pandas 索引 −index = pd.Index([10, 20, 30, 40, 50, 60, 70]) 显示 Pandas 索引 −print("Pandas 索引...", index) 使用 "get_indexer" 计算索引器和掩码。使用 "method" 参数查找上一个索引值（如果找不到精确匹配）。该值设置为 "ffill" −print("获取索引...", index.get_indexer([30, 20, 75, 80, 50, 59], method="ffill")) 示例以下是代码 −import pandas as pd # 创建 Pandas 索引 index = ... 阅读更多

要给定当前索引计算新索引的索引器和掩码，请在 Pandas 中使用 index.get_indexer() 方法。首先，导入所需的库 −import pandas as pd 创建 Pandas 索引 −index = pd.Index([10, 20, 30, 40, 50, 60, 70]) 显示 Pandas 索引 −print("Pandas 索引...", index) 计算索引器和掩码。标记为 -1，因为它不在索引中 −print("获取索引...", index.get_indexer([30, 40, 90, 100, 50])) 示例以下是代码 −import pandas as pd # 创建 Pandas 索引 index = pd.Index([10, 20, 30, 40, 50, 60, 70]) # 显示 Pandas 索引 print("Pandas 索引...", index) # 返回 ... 阅读更多

如果索引中的所有标签都晚于传入的标签，则要返回索引中的标签，请在 Pandas 中使用 index.asof() 方法。首先，导入所需的库 −import pandas as pd 创建 Pandas 索引 −index = pd.Index([10, 20, 30, 40, 50, 60, 70]) 显示 Pandas 索引 −print("Pandas 索引...", index) 返回索引中的标签。如果索引中的所有标签都晚于传入的标签，则返回 NaN −print("从索引中获取标签...", index.asof(6)) 示例以下是代码 −import pandas as pd # 创建 Pandas 索引 index = pd.Index([10, 20, ... 阅读更多

要返回索引中的标签，如果不存在，则返回上一个标签，请在 Pandas 中使用 index.asof() 方法。首先，导入所需的库 −import pandas as pd 创建 Pandas 索引 −index = pd.Index([10, 20, 30, 40, 50, 60, 70]) 显示 Pandas 索引 −print("Pandas 索引...", index) 返回索引中的标签，如果不存在，则返回上一个标签 −print("从索引中获取标签...", index.asof(43)) 示例以下是代码 −import pandas as pd # 创建 Pandas 索引 index = pd.Index([10, 20, 30, 40, 50, 60, 70]) # 显示 Pandas 索引 print("Pandas 索引...", index) # 返回 ... 阅读更多

要判断两个顺序相反的Index对象是否相等，可以使用equals()方法。首先，导入所需的库 − import pandas as pd 创建Pandas索引index1和index2 − index1 = pd.Index([15, 25, 35, 45, 55, 65, 75, 85, 95]) index2 = pd.Index([95, 85, 75, 65, 55, 45, 35, 25, 15]) 显示index1和index2 − print("Pandas Index1...", index1) print("Pandas Index2...", index2) 检查两个顺序相反的Index对象是否相等 − print("两个顺序相反的Index对象是否相等？", index1.equals(index2)) 示例以下代码 − import pandas as pd # 创建Pandas索引index1和index2 index1 = pd.Index([15, 25, ... 阅读更多

要判断两个Index对象是否相等，可以使用equals()方法。首先，导入所需的库 − import pandas as pd 创建index1和index2 − index1 = pd.Index([15, 25, 55, 10, 100, 70, 35, 40, 55]) index2 = pd.Index([15, 25, 55, 10, 100, 70, 35, 40, 55]) 显示index1和index2 − print("Pandas Index1...", index1) print("Pandas Index2...", index2) 检查两个Index对象是否相等 − index1.equals(index2) 示例以下代码 − import pandas as pd # 创建index1和index2 index1 = pd.Index([15, 25, 55, 10, 100, 70, 35, 40, 55]) index2 = pd.Index([15, 25, 55, 10, 100, 70, 35, 40, 55]) ... 阅读更多