pandas.TimedeltaIndex.get_indexer

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

Вычисление индексатора и маски для нового индекса, исходя из текущего индекса. Индексатор должен использоваться в качестве входных данных для ndarray.take для выравнивания текущих данных с новым индексом.

Параметры:

target : Индекс method : {None, ‘pad’/’ffill’, ‘backfill’/’bfill’, ‘nearest’}, optional по умолчанию: только точные совпадения. pad / ffill: найти ПРЕДЫДУЩЕЕ значение индекса, если точного совпадения нет. backfill / bfill: использовать СЛЕДУЮЩЕЕ значение индекса, если точного совпадения нет nearest: использовать НАИБОЛЕЕ БЛИЗКОЕ значение индекса, если точного совпадения нет. При одинаковом расстоянии приоритет отдается большему значению индекса. limit : int, optional Максимальное количество последовательных меток в target для совпадений по приближению. tolerance : optional Максимальное расстояние между исходными и новыми метками для совпадений по приближению. Значения индекса в местах совпадения должны в наибольшей степени удовлетворять уравнению abs(index[indexer] - target) <= tolerance. Допуск может быть скалярным значением, которое применяется одинаковый допуск ко всем значениям, или списком, который применяет переменный допуск к каждому элементу. Список включает список, кортеж, массив, Series и должен иметь тот же размер, что и индекс, а его тип данных должен точно совпадать с типом данных индекса. Новое в версии 0.17.0. Новое в версии 0.21.0: (допуск в виде списка)

Возвращаемые значения:

indexer : ndarray целых чисел Целые числа от 0 до n - 1, указывающие, что индекс в этих позициях соответствует соответствующим целевым значениям. Пропущенные значения в целевом индексе помечаются -1.

Примеры

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