pandas.IntervalIndex.get_indexer

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

计算给定当前索引的新索引的索引器和掩码。

索引器应作为 ndarray.take 的输入，以将当前数据对齐到新索引。

参数:

目标索引

一个包含用于计算索引器值的可迭代对象。

方法{None, ‘pad’/’ffill’, ‘backfill’/’bfill’, ‘nearest’}，可选

• 默认：仅精确匹配。

• pad / ffill: 如果没有精确匹配，找到前一个索引值。

• backfill / bfill: 如果没有精确匹配，使用下一个索引值

• nearest: 如果没有完全匹配，则使用最近的索引值。距离相同时，优先选择较大的索引值。

限制int, 可选

target 中不精确匹配时匹配的最大连续标签数。

tolerance可选的

不精确匹配中原始标签和新标签之间的最大距离。匹配位置的索引值必须满足方程 abs(index[indexer] - target) <= tolerance。

容差可以是一个标量值，它对所有值应用相同的容差，或者是类似列表的，它对每个元素应用可变的容差。类似列表的包括列表、元组、数组、系列，并且必须与索引的大小相同，其dtype必须与索引的类型完全匹配。

返回:

np.ndarray[np.intp]

从0到n - 1的整数，表示这些位置的索引与相应的目标值匹配。目标中缺失的值用-1标记。

参见

Index.get_indexer_for

即使在非唯一情况下也返回一个索引器。

Index.get_non_unique

返回给定当前索引的新索引的索引器和掩码。

备注

对于不匹配的值返回 -1，进一步的解释请参见下面的示例。

例子

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

请注意，返回值是一个在 index 中的位置数组，而 x 被标记为 -1，因为它不在 index 中。