带有标签与索引差异的 Python pandas 数据系列切片答案

【问题标题】：Python pandas dataseries slice with label vs index discrepancy带有标签与索引差异的 Python pandas 数据系列切片
【发布时间】：2021-12-29 19:36:49
【问题描述】：

s2 = pd.Series([10,20,30,40,50,60], index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f'])

当我使用如下标签选择切片时

print(s2['b':'e'])

输出是

b    23
c    33
d    43
e    54
dtype: int64

但是当我使用下面的索引选择切片时

print(s2[1:4])

输出是

b    23
c    33
d    43
dtype: int64

为什么当我们用索引选择时，它是用 step-1 选择的，而用标签它也是选择最终标签？

【问题讨论】：

【解决方案1】：

s2['b':'e']

这类似于df.loc[]

这里是一个带有标签 'a':'f' 的切片对象（请注意，与通常的 Python 切片相反，当索引中存在时，开始和结束都包括在内！请参阅带有标签和端点的切片。）

s2[1:4]

这与df.iloc[] 类似

【讨论】：

【解决方案2】：

来自documentation：“带有标签的切片对象 'a':'f'（请注意，与通常的 Python 切片相反，开始和结束都包含在索引中！请参阅带标签的切片和端点包括在内。）”

当您的索引不是默认的RangeIndex（例如您的示例中的字符串）时，切片包括开始和停止。对于 RangeIndex（或指定索引时），切片包括 start 到 stop-1。

【讨论】：