10、数据子集选择与布尔索引的深入解析

数据子集选择与布尔索引的深入解析

1. 数据子集选择

在数据处理中,选择数据子集是一项常见操作。当使用 .loc 进行数据选择时,通常是基于传递给它的精确标签来进行的。若索引中未找到这些标签,会引发 KeyError 。不过,当索引按字典顺序排序且传递切片时,会有特殊情况。此时,即使切片的起始和结束标签并非索引的精确值,也能在它们之间进行选择。

例如,若要选择名称以字母 Sp Su 开头的学院,可使用以下代码:

college.loc['Sp':'Su']

同样,若要选择名称以字母 D S 开头的所有学院,可使用:

college.loc['D':'T']

这种切片方式包含最后一个索引,所以理论上会返回名称恰好为 T 的学院。

此外,当索引按相反方向排序时,这种切片方式同样适用。可通过 is_monotonic_increasing is_monotonic_decreasing 属性来确定索引的排序方向。例如,以下代码将索引按从 Z A 的字典顺序排序:


                
【2025年10月最新优化算法】混沌增强领导者黏菌算法(Matlab代码实现)内容概要:本文档介绍了2025年10月最新提出的混沌增强领导者黏菌算法(Matlab代码实现),属于智能优化算法领域的一项前沿研究。该算法结合混沌机制黏菌优化算法,通过引入领导者策略提升搜索效率和全局寻优能力,适用于复杂工程优化问题的求解。文档不仅提供完整的Matlab实现代码,还涵盖了算法原理、性能验证及其他优化算法的对比分析,体现了较强的科研复现性和应用拓展性。此外,文中列举了大量相关科研方向和技术应用场景,展示其在微电网调度、路径规划、图像处理、信号分析、电力系统优化等多个领域的广泛应用潜力。; 适合人群:具备一定编程基础和优化理论知识,从事科研工作的研究生、博士生及高校教师,尤其是关注智能优化算法及其在工程领域应用的研发人员;熟悉Matlab编程环境者更佳。; 使用场景及目标:①用于解决复杂的连续空间优化问题,如函数优化、参数辨识、工程设计等;②作为新型元启发式算法的学习教学案例;③支持高水平论文复现算法改进创新,推动在微电网、无人机路径规划、电力系统等实际系统中的集成应用; 其他说明:资源包含完整Matlab代码和复现指导,建议结合具体应用场景进行调试拓展,鼓励在此基础上开展算法融合性能优化研究。
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