pandas 0.23 - MultiIndex.get_indexer()

pandas.MultiIndex.get_indexer




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pandas.MultiIndex.get_indexer

MultiIndex.get_indexer(target, method=None, limit=None, tolerance=None) [source]

नए सूचकांक के लिए गणना सूचकांक और मुखौटा वर्तमान सूचकांक दिया। इंडेक्सर को ndarray.take के इनपुट के रूप में वर्तमान डेटा को नए इंडेक्स में संरेखित करने के लिए उपयोग किया जाना चाहिए।

पैरामीटर:
target : MultiIndex or list of tuples

विधि : {कोई नहीं, 'पैड ’/ {फफिल’, ill बैकफिल ’/ ill बाइफिल’, optional निकटतम ’}, वैकल्पिक

  • डिफ़ॉल्ट: केवल सटीक मिलान।
  • पैड / ffill: यदि कोई सटीक मिलान नहीं है, तो PREVIOUS सूचकांक मान ढूंढें।
  • बैकफ़िल / bfill: यदि कोई सटीक मिलान नहीं है तो NEXT इंडेक्स मान का उपयोग करें
  • निकटतम: कोई सटीक मिलान नहीं होने पर NEAREST इंडेक्स मान का उपयोग करें। बड़े सूचकांक मूल्य को प्राथमिकता देकर बंधी हुई दूरी को तोड़ दिया जाता है।

सीमा : int, वैकल्पिक

अनुभवहीन मिलान के लिए target में अधिकतम लेबल लगातार।

सहिष्णुता : वैकल्पिक

अनुभवहीन मैचों के लिए मूल और नए लेबल के बीच अधिकतम दूरी। मिलान स्थानों पर सूचकांक के मूल्य समीकरण abs(index[indexer] - target) <= tolerance संतुष्ट करते हैं।

सहिष्णुता एक अदिश मान हो सकता है, जो सभी मानों या सूची-समान के लिए समान सहिष्णुता लागू करता है, जो प्रति तत्व चर सहिष्णुता को लागू करता है। सूची की तरह सूची, टपल, सरणी, श्रृंखला शामिल है, और सूचकांक के समान आकार होना चाहिए और इसका dtype सूचकांक के प्रकार से बिल्कुल मेल खाना चाहिए।

संस्करण 0.21.0 में नया: (सूची की तरह सहिष्णुता)

यह दिखाता है:

अनुक्रमणिका : ndarray of int

0 से n - 1 तक के इंटीजर यह दर्शाते हैं कि इन स्थितियों में सूचकांक संबंधित लक्ष्य मानों से मेल खाता है। लक्ष्य में गुम मान -1 से चिह्नित हैं।

उदाहरण

>>> indexer = index.get_indexer(new_index)
>>> new_values = cur_values.take(indexer)