pandas get_loc() 指定标签的索引位置

get_loc 方法在 pandas 中用于查找给定标签 key 在 Index、MultiIndex 或 IntervalIndex 中的位置。这个方法在处理数据时非常有用，尤其是在需要基于标签快速定位元素时。下面是 get_loc 方法的详细说明。

适用的数据类型

get_loc 方法可以应用在以下三种索引类型上：

1. Index: 一维的索引，最基本的索引类型。
2. MultiIndex: 多级索引，用于存储多层次的标签。
3. IntervalIndex: 表示区间的索引，用于连续值的数据。

语法

函数语法和参数

get_loc(key)

• key：必须参数，指定要查找的标签（或区间标签）。可以是单一值，也可以是多层次标签（如 MultiIndex 中的元组形式）。

返回值

• 返回：索引 key 的位置或位置范围。不同类型的索引返回值也有所不同：
  • 对于 Index，返回一个整数位置。
  • 对于 MultiIndex，根据具体情况可能返回一个切片或布尔掩码。
  • 对于 IntervalIndex，返回包含 key 的区间位置。

使用场景和举例

下面我们以三个索引类型分别进行示例说明。

示例 1：Index 的 get_loc

对于普通的 Index，get_loc 返回该标签的整数位置。

import pandas as pd

# 创建示例数据
index = pd.Index(['a', 'b', 'c', 'd'])
print("Index 内容：\n", index)

# 查找标签 'c' 的位置
loc_c = index.get_loc('c')
print(f"\n标签 'c' 的位置: {loc_c}")

输出：

Index 内容：
 Index(['a', 'b', 'c', 'd'], dtype='object')

标签 'c' 的位置: 2

示例 2：MultiIndex 的 get_loc

MultiIndex 支持多层次标签，因此可以使用 get_loc 查找多级标签的位置。

import pandas as pd

# 创建示例数据
index = pd.MultiIndex.from_tuples([('a', 1), ('a', 2), ('b', 1), ('b', 2)])
print("MultiIndex 内容：\n", index)

# 查找 ('a', 2) 的位置
loc_a2 = index.get_loc(('a', 2))
print(f"\n标签 ('a', 2) 的位置: {loc_a2}")

输出：

MultiIndex 内容：
 MultiIndex([('a', 1),
             ('a', 2),
             ('b', 1),
             ('b', 2)],
            )

标签 ('a', 2) 的位置: 1

示例 3：IntervalIndex 的 get_loc

IntervalIndex 适用于区间查找，可以查找包含指定值的区间位置。

import pandas as pd

# 创建示例数据
index = pd.IntervalIndex.from_tuples([(0, 1), (1, 2), (2, 3)])
print("IntervalIndex 内容：\n", index)

# 查找包含 1.5 的区间位置
loc_1_5 = index.get_loc(1.5)
print(f"\n包含 1.5 的区间位置: {loc_1_5}")

输出：

IntervalIndex 内容：
 IntervalIndex([(0, 1], (1, 2], (2, 3]],
              closed='right',
              dtype='interval[int64]')

包含 1.5 的区间位置: 1

五、总结

get_loc 是一个高效的定位方法，适合用于查找数据中的标签或区间的位置。

参考

• https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.Index.get_loc.html
• https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.MultiIndex.get_loc.html
• https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.IntervalIndex.get_loc.html

更新时间：2024-10-27 08:23:49 标签：pandas python 索引 标签