pandas.IntervalIndex.get_indexer

IntervalIndex.get_indexer(self, target: ~AnyArrayLike, method: Union[str, NoneType] = None, limit: Union[int, NoneType] = None, tolerance: Union[Any, NoneType] = None) → numpy.ndarray [source]

Вычисление индексатора и маски для нового индекса, заданного текущим индексом. Индексатор следует использовать в качестве входных данных для ndarray.take для выравнивания текущих данных с новым индексом.

Параметры:	target : IntervalIndex or list of Intervals 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. Связанные расстояния разрываются с предпочтением большего значения индекса. limit : int, optional Максимальное количество последовательных меток в target для совпадения при неточных совпадениях. tolerance : optional Максимальное расстояние между исходными и новыми метками для неточных совпадений. Значения индекса в местах совпадения наиболее удовлетворяют уравнению abs(index[indexer] - target) <= tolerance. Допуск может быть скалярным значением, которое применяет один и тот же допуск ко всем значениям, или спископодобным, который применяет переменный допуск к каждому элементу. Список-подобные включают список, кортеж, массив, Series и должен иметь тот же размер, что и индекс, и его тип данных должен точно соответствовать типу индекса. Новое в версии 0.21.0: (список-подобный допуск)
Возвращает:	indexer : ndarray of int Целые числа от 0 до n - 1, указывающие, что индекс в этих позициях соответствует соответствующим целевым значениям. Пропущенные значения в целевых данных отмечаются -1.
Возбуждает:	NotImplementedError Если любой аргумент метода, отличный от значения по умолчанию None, указан, так как они еще не реализованы.

Примеры

>>> index = pd.Index(['c', 'a', 'b'])
>>> index.get_indexer(['a', 'b', 'x'])
array([ 1,  2, -1])

Обратите внимание, что возвращаемое значение — массив местоположений в index и x отмечается -1, так как он отсутствует в index.