pandas.Index.get_indexer

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

Вычисление индексатора и маски для нового индекса, заданного текущим индексом.

Индексатор должен быть использован в качестве входных данных для ndarray.take для выравнивания текущих данных с новым индексом.

Параметры

target:Index

method:{None, ‘pad’/’ffill’, ‘backfill’/’bfill’, ‘nearest’}, optional

• 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 ближайшее значение индекса, если точное совпадение отсутствует. Связанные расстояния нарушаются предпочтением большего значения индекса.

limit:int, optional

Максимальное количество последовательных меток в target для совпадений с неточным соответствием.

tolerance:optional

Максимальное расстояние между исходными и новыми метками для неточных совпадений. Значения индекса в соответствующих местах должны удовлетворять уравнению abs(index[indexer] - target) <= tolerance.

Допуск может быть скалярным значением, которое применяется к всем значениям, или спископодобным, который применяет переменный допуск к каждому элементу. Список-подобный включает список, кортеж, массив, Series и должен иметь тот же размер, что и индекс, и его тип данных должен точно соответствовать типу индекса.

Возвращаемое значение

indexer:np.ndarray[np.intp]

Целые числа от 0 до n - 1, указывающие, что индекс в этих позициях соответствует соответствующим целевым значениям. Пропущенные значения в целевом значении отмечаются -1.

Примечания

Возвращает -1 для несоответствующих значений, для дополнительного объяснения см. пример ниже.

Примеры

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

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