如何使用熊猫系列 .get_else？

Question

Pandas pd.Series.get 方法有一个默认参数（很像 dict.get），这表明我应该能够使用它在其索引中查找项目并返回行的值，但在查询时返回默认值不在索引中。

确实有效（相当于 .loc 其中 default=NAN）：

# x10

maptable = pd.Series(      [100, 110, 120, 130],
                     index=[10,  11,  12,  13]).sort_index()

query_vals = pd.Series([11,12,15], index=['A', 'B', 'C'])

# Passing list-likes to .loc or [] with any missing label will raise KeyError in the future, you can use .reindex() as an alternative.
print maptable.get(query_vals, float("nan"))
11    110.0
12    120.0
15      NaN

# Passing list-likes to .loc or [] with any missing label will raise KeyError in the future, you can use .reindex() as an alternative.
print maptable.loc[query_vals]

...但抱怨“将列表喜欢传递给 .loc 或 [] 任何缺少的标签将在未来引发 KeyError，您可以使用 .reindex() 作为替代方案。”

.get (over .loc) 的目的不正是为了允许查找缺失索引。

我应该怎么做才能避免这个警告？我不确定 .reindex 有什么帮助。

Answer 1

reindex 可以传递一个类似数组的index 标签。 如果标签在索引中，则返回该值。如果不是，则（默认）返​​回NaN：

In [17]: maptable.reindex(query_vals)
Out[17]: 
11    110.0
12    120.0
15      NaN
dtype: float64

In [18]: maptable.reindex(query_vals, fill_value='foo')
Out[18]: 
11    110
12    120
15    foo
dtype: object

未来警告：

未来警告： 将列表喜欢传递给带有任何缺失标签的 .loc 或 [] 将引发 KeyError 以后，你可以使用 .reindex() 作为替代。

请参阅此处的文档： https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/indexing.html#deprecate-loc-reindex-listlike

建议您使用.reindex 而不是.get 或.loc。