Python | Pandas index . slice _ locs()
原文:https://www . geesforgeks . org/python-pandas-index-slice _ locs/
Python 是进行数据分析的优秀语言，主要是因为以数据为中心的 python 包的奇妙生态系统。 【熊猫】 就是其中一个包，让导入和分析数据变得容易多了。
熊猫 **Index.slice_locs()**功能计算输入标签的切片位置。它将开始和结束标签作为参数，并返回与这些值对应的整数值。
语法:index . slice _ locas(开始=无，结束=无，步骤=无，种类=无)
参数: 开始:如果无，默认为开始 结束:如果无，默认为结束 步骤:如果无，默认为 1 种类: {'ix '，' loc '，' getitem'}或无
返回:开始，结束:int
示例#1: 使用Index.slice_locs()功能查找输入值的切片标签。
# importing pandas as pd
import pandas as pd
# Creating the index
idx = pd.Index(['Beagle', 'Pug', 'Labrador', 'Sephard',
'Mastiff', None, 'Husky'])
# Print the index
idx
输出:
现在我们将找到“哈巴狗”和“獒犬”的切片标签
# finding the slice labels for the input value.
idx.slice_locs(start ='Pug', end ='Mastiff')
输出:
正如我们在输出中看到的，该函数已经返回了输入标签的切片位置。
示例#2: 使用Index.slice_locs()函数在日期时间基准索引中查找切片标签。
# importing pandas as pd
import pandas as pd
# Creating the index
idx = pd.date_range('1 / 1/2018', periods = 5, freq ='MS')
# Print the index
idx
输出:
现在，我们将找到输入标签的切片标签。
# finding the slice labels
idx.slice_locs(start ='2018-02-01', end ='2018-04-01')
输出:
正如我们在输出中看到的，函数返回了包含输入切片标签值的范围值。
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