Python | 熊猫索引.slice_locs()

简介

在熊猫pandas中，.slice_locs()函数是用来获取切片的起始和结束位置的。它的作用是返回一个二元组，其中包含两个整数，第一个整数是起始位置，第二个整数是结束位置。这个函数的应用非常广泛，特别是在使用切片查询大型数据集时。

语法

pandas.Index.slice_locs(self, start: Union[None, Any], end: Union[None, Any]) -> Tuple[int, int]

参数

• start：可选，任意类型，表示要切片的开始位置。
• end：可选，任意类型，表示要切片的结束位置。

返回值

返回一个二元组，其中包含两个整数，第一个整数是起始位置，第二个整数是结束位置。

示例

import pandas as pd

# 生成一个数据集
df = pd.DataFrame({'num': [1, 2, 3, 4, 5]}, index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])

# 使用slice_locs()获取切片的起始和结束位置
start, end = df.index.slice_locs('b', 'd')

# 输出结果
print(start, end)

输出结果：

1 3

在上面的示例中，我们首先使用DataFrame创建了一个包含五个元素的数据集，然后使用index.slice_locs查询了从"b"到"d"的切片的起始和结束位置。最后，我们打印了这个二元组的内容，结果是(1, 3)，也就是从b到d的切片的起始位置和结束位置。

发现 slice_locs()更多使用场景

一般的 数据库 可以通过判断 某个 列的值是否在 某个 list 中来判断 外键的关联;

而数据集通过 .loc[] 进行切片，在数据量非常大时，定位切片的位置会变得非常慢。此时切片操作就非常低效。

由于选择切片的结束点很重要，而所有数据集都必须保证索引的递增有序性，所以这个函数在大数据集的查询中是非常有用的，并且通常比标准的切片操作要快得多。

总结

• .slice_locs()函数用来获取切片的起始和结束位置。
• 它的作用是返回一个二元组，其中包含两个整数，第一个整数是起始位置，第二个整数是结束位置。
• 这个函数的应用非常广泛，特别是在使用切片查询大型数据集时。
• 在大数据集的查询中是非常有用的，并且通常比标准的切片操作要快得多。