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Python | Pandas time delta index.slice_indexer

原文:https://www.geesforgeks.org/python-pandas-time deltaindex-slice_indexer/

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 **TimedeltaIndex.slice_indexer()**函数计算输入标签的切片索引器和有序时间增量索引对象的步长。该函数假设数据已排序。

语法:time delta index.slice_indexer(开始=无，结束=无，步骤=无，种类=无)

参数: 开始:如果无，默认开始 结束:如果无，默认结束 步骤: int，默认无 种类: string，默认无

返回:索引器:数组或切片

示例#1: 使用TimedeltaIndex.slice_indexer()函数计算给定时间增量索引对象中传递的标签的切片索引器。

# importing pandas as pd
import pandas as pd

# Create the TimedeltaIndex object
tidx = pd.TimedeltaIndex(start ='11 days 22:14:12.001124',
                                   periods = 5, freq ='T')

# Print the TimedeltaIndex object
print(tidx)

输出:

现在我们将使用TimedeltaIndex.slice_indexer()函数为传递的标签找到切片值。

# find the slice indexer
tidx.slice_indexer('11 days 22:15:20.001124')

输出:

正如我们在输出中看到的那样，TimedeltaIndex.slice_indexer()函数已经返回了 tidx 对象中元素的位置和数量。

示例 2: 使用TimedeltaIndex.slice_indexer()函数计算给定时间增量索引对象中传递的标签的切片索引器。

# importing pandas as pd
import pandas as pd

# Create the TimedeltaIndex object
tidx = pd.TimedeltaIndex(start ='03 days 09:22:56',
                            periods = 5, freq ='H')

# Print the TimedeltaIndex object
print(tidx)

输出:

现在我们将使用TimedeltaIndex.slice_indexer()函数为传递的标签找到切片值。

# find the slice indexer
tidx.slice_indexer('3 days 12:20:56')

输出: 正如我们在输出中看到的，TimedeltaIndex.slice_indexer()函数已经返回了 tidx 对象中元素的位置和数量。

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