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python \ panda 时针索引. take()

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

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.take()**函数返回由索引选择的值的新索引。我们通常会传递一个要采用的指数列表。它用于与 numpy 数组的内部兼容。

语法:时间增量索引获取(索引，轴=0，允许_填充=真，填充_值=无，**kwargs)

参数: 指数:列出要获取的指数 轴:选择数值的轴，始终为 0。 allow_fill : bool，默认 True fill_value:bool，默认 None，如果 allow_fill=True 且 fill_value 不是 None，则-1 指定的索引视为 NA。如果指数不持有 NA，则提高值错误

返回:同类型对象

示例#1: 使用TimedeltaIndex.take()函数返回一个只包含选定值的新的时间增量索引对象。

# importing pandas as pd
import pandas as pd

# Create the TimedeltaIndex object
tidx = pd.TimedeltaIndex(data =['06:05:01.000030', '+23:59:59.999999', 
                        '22 day 2 min 3us 10ns', '+23:29:59.999999', 
                        '+12:19:59.999999'])

# Print the TimedeltaIndex object
print(tidx)

输出:

现在我们将使用TimedeltaIndex.take()功能从 tidx 中选择一些特定的值。

# select specific values.
tidx.take([2, 3, 4])

输出:

正如我们在输出中看到的那样，TimedeltaIndex.take()函数返回了一个新的 TimedeltaIndex 对象，该对象只包含那些位置已经被传递给该函数的元素。

示例 2: 使用TimedeltaIndex.take()函数返回一个只包含选定值的新的时间增量索引对象。

# importing pandas as pd
import pandas as pd

# Create the TimedeltaIndex object
tidx = pd.TimedeltaIndex(start ='1 days 02:00:12.001124', 
                         periods = 5, freq ='D', name ='Koala')

# Print the TimedeltaIndex object
tidx

输出:

现在我们将使用TimedeltaIndex.take()功能从 tidx 中选择一些特定的值。

# select specific values.
tidx.take([0, 1, 2])

输出: 正如我们在输出中看到的，TimedeltaIndex.take()函数返回了一个新的 TimedeltaIndex 对象，该对象只包含那些位置已经传递给函数的元素。

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