pandas.IntervalIndex.get_indexer

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

Вычисление индексатора и маски для нового индекса, заданного текущим индексом. Индексатор должен использоваться как вход для ndarray.take для выравнивания текущих данных с новым индексом.

Параметры:

target : IntervalIndex or list of Intervals метод : {None, ‘pad’/’ffill’, ‘backfill’/’bfill’, ‘nearest’}, необязательно по умолчанию: только точные совпадения. pad / ffill: найти ПРЕДЫДУЩЕЕ значение индекса, если точное совпадение отсутствует. backfill / bfill: использовать СЛЕДУЮЩЕЕ значение индекса, если точное совпадение отсутствует nearest: использовать НАИБОЛЕЕ БЛИЗКОЕ значение индекса, если точного совпадения нет. Связанные расстояния разрываются путем предпочтения большего значения индекса. предел : целое число, необязательно Максимальное количество последовательных меток в target для соответствия неточным совпадениям. tolerance : необязательно Максимальное расстояние между исходными и новыми метками для неточных совпадений. Значения индекса в соответствующих позициях в большинстве случаев удовлетворяют уравнению abs(index[indexer] - target) <= tolerance. Tolerance может быть скалярным значением, которое применяет одинаковую толерантность ко всем значениям, или спископодобным, которое применяет переменную толерантность к каждому элементу. Спископодобные включают список, кортеж, массив, Series и должны иметь тот же размер, что и индекс, и их тип данных должен точно совпадать с типом данных индекса. В версии 0.21.0: (спископодобная tolerance)

Возвращает:

indexer : массив int Целые числа от 0 до n - 1, указывающие, что индекс в этих позициях соответствует соответствующим целевым значениям. Отсутствующие значения в целевом элементе отмечаются -1.

Примеры

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