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在DataFrame索引中查找标签位置时,搜索排序比get_loc快吗?

在DataFrame索引中查找标签位置时,搜索排序比get_loc快。

在DataFrame中,索引是用于标识和访问数据的重要组成部分。当我们需要根据标签查找其在索引中的位置时,有两种常用的方法:搜索排序和使用get_loc函数。

搜索排序是指通过对索引进行排序,然后使用二分查找的方式来定位标签的位置。这种方法的优势在于,一旦索引排序完成,后续的查找操作会更加高效。但是,搜索排序需要对索引进行排序操作,这可能会消耗一定的时间和计算资源。

相比之下,get_loc函数是直接在索引中查找标签的位置,而无需进行排序操作。这种方法的优势在于,不需要进行排序,因此可以更快地找到标签的位置。get_loc函数的时间复杂度为O(1),而搜索排序的时间复杂度为O(log n),其中n是索引的大小。

综上所述,当需要在DataFrame索引中查找标签位置时,使用get_loc函数比搜索排序更快。get_loc函数能够直接定位标签的位置,而无需进行排序操作,因此在性能上更具优势。

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(你知道美国有大约40个斯普林菲尔德?)关系型数据库,它被称为复合主键。 你可以DataFrame从CSV解析出来后指定要包含在索引的列,也可以直接作为read_csv的参数。...我们看看文档对命名规则的描述: "这个函数是通过类比来命名的,即一个集合被重新组织,从水平位置上的并排(DataFrame的列)到垂直方向上的堆叠(DataFrame索引)。"...作为一维的,Series不同情况下可以作为行向量或列向量,但通常被认为是列向量(例如DataFrame的列)。 比如说: 也可以通过名称或位置索引来指定要堆叠/取消堆叠的级别。...dst)将一个特定的级别src移动到指定的位置dst(纯Pandas不能轻易完成): 除了上面提到的参数外,本节的所有函数都有以下参数: axis=None,其中None表示DataFrame的...由于MultiIndex是由多个层次组成的,所以排序单个Index的排序要复杂一些。

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例如,你可以搜索英国政府数据或美国政府数据来获取数据源。当然,Kaggle是另一个好用的数据源。 在此,我将采用英国政府数据关于降雨量数据,因为他们十分易于下载。...当你Pandas查找,你通常需要使用列名。这样虽然非常便于使用,但有时候,数据可能会有特别长的列名,例如,有些列名可能是问卷表的某整个问题。把这些列名变短会让你的工作更加轻松: ?...注意到列名虽然只有一个元素,却实际上需要包含于一个列表。如果你想要多个索引,你可以简单地列表增加另一个列名。 ? 在上面这个例子,我们把我们的索引值全部设置为了字符串。...还记得我说数字标签索引是ix的备选?数字标签可能会让ix做出一些奇怪的事情,例如将一个数字解释成一个位置。而loc和iloc则为你带来了安全的、可预测的、内心的宁静。...通常我们都希望索引是整齐有序地。我们可以Pandas通过调用sort_index来对dataframe实现排序。 ?

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