python - 具有 float 索引的 pandas 系列没有隐式索引?

标签 python pandas indexing series

我创建了一个 pandas 系列,其索引类型为 float:

In [558]:  fls=pd.Series({.1:'a',.2:'b',.3:'c',.4:'d'})

然后我想:让我们使用隐式索引:

In [559]: fls[1:3]
Out[559]: Series([], dtype: object)

为什么结果是空系列?

最佳答案

使用iloc用于整数位置索引

print(fls.iloc[1:3])

# 0.2    b
# 0.3    c
# dtype: object

位置索引从0开始。与基于标签的索引不同,但与 list slicing 一致,最后一个位置被排除。

使用loc用于基于标签的索引

print(fls.loc[0.1:0.3])

# 0.1    a
# 0.2    b
# 0.3    c
# dtype: object

只有一个索引

不存在“隐式索引”或“显式索引”之类的东西。只有一个索引:

print(fls.index)

# Float64Index([0.1, 0.2, 0.3, 0.4], dtype='float64')

Pandas 提供了按位置 (iloc) 或按标签 (loc) 查询此索引的方法。

关于python - 具有 float 索引的 pandas 系列没有隐式索引?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/53467188/

相关文章:

python - pandas - 通过另一个数据帧索引数据帧

python - 插入后如何更新 Mongo 文档?

database - 如何在 Hibernate 查询中使用数据库索引

sql - 为什么SQLite索引不能加快查询速度?

postgresql - 使用动态键在 JSON 字段上建立索引

python - 如何从 Python 中的子进程获取返回码和输出?

python - 执行此 Python 字符串切片的更多 pythonic/优雅方法?

python - 在具有固定索引的空数据帧上连接多个数据帧,合并列或附加这些列

python - Pandas/numpy 帮助向量化跨数据帧的查找、计算和重新排序的序列

python - Pandas 数据帧图中的系列标记