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法律研究Python Pandas - 计算索引和掩码以获取新的索引，即使对于非唯一值对象也是如此
要针对新的索引计算索引器和掩码，即使是非唯一值对象，请使用 index.get_indexer_non_unique() 方法。Python Pandas - 计算新的索引的索引器和掩码，即使对于非唯一值对象也是如此
首先导入必需的库 −
import pandas as pd
使用一些非唯一值创建 Pandas 索引 −
index = pd.Index([10, 20, 30, 40, 40, 50, 60, 60, 60, 70])
显示 Pandas 索引 −
print("Pandas Index...\n",index)计算索引器和掩码。用 -1 标记，因为它不在索引中。这也计算非唯一索引对象值 −
print("\nGet the indexes...\n",index.get_indexer_non_unique([30, 40, 90, 100, 50, 60]))
示例
以下为代码 −
import pandas as pd
# Creating Pandas index with some non-unique values
index = pd.Index([10, 20, 30, 40, 40, 50, 60, 60, 60, 70])
# Display the Pandas index
print("Pandas Index...\n",index)
# Return the number of elements in the Index
print("\nNumber of elements in the index...\n",index.size)
# Compute indexer and mask
# Marked by -1, as it is not in index
# This also computes non-unique Index object values
print("\nGet the indexes...\n",index.get_indexer_non_unique([30, 40, 90, 100, 50, 60]))输出
这将生成以下输出 −
Pandas Index... Int64Index([10, 20, 30, 40, 40, 50, 60, 60, 60, 70], dtype='int64') Number of elements in the index... 10 Get the indexes... (array([ 2, 3, 4, -1, -1, 5, 6, 7, 8], dtype=int64), array([2, 3], dtype=int64))
更新于: 14-Oct-2021
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