Python Pandas TimedeltaIndex.slice_indexer

Python是一种进行数据分析的伟大语言，主要是因为以数据为中心的Python包的奇妙生态系统。Pandas就是这些包中的一个，它使导入和分析数据变得更加容易。

Pandas TimedeltaIndex.slice_indexer()函数为一个有序的TimedeltaIndex对象计算输入标签和步骤的分片索引。该函数假定数据已被排序。

语法: TimedeltaIndex.slice_indexer(start=None, end=None, step=None, kind=None)

参数 :
start: 如果没有，默认为开始。
end：如果没有，默认为结束。
step: int, default None
kind：字符串，默认为无

返回：索引器：ndarray或slice

示例#1：使用TimedeltaIndex.slice_indexer()函数来计算给定的TimedeltaIndex对象中传递的标签的分片索引。

# 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()函数来寻找所传递标签的分片值。

# 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，TimedeltaIndex.slice_indexer()函数已经返回了tidx对象中的位置以及元素的数量。

示例#2：使用TimedeltaIndex.slice_indexer()函数来计算给定的TimedeltaIndex对象中传递的标签的分片索引。

# 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()函数来寻找所传递标签的分片值。

# 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对象中的位置以及元素的数量。