按整数索引排序的pandas系列中的位置访问值

Question

我有一个带有整数索引的pandas系列，我已按其排序（按值），我如何按系列中的位置访问值。

例如：

s_original = pd.Series({0: -0.000213, 1: 0.00031399999999999999, 2: -0.00024899999999999998, 3: -2.6999999999999999e-05, 4: 0.000122})
s_sorted = np.sort(s_original)

In [3]: s_original
Out[3]: 
0   -0.000213
1    0.000314
2   -0.000249
3   -0.000027
4    0.000122

In [4]: s_sorted
Out[4]: 
2   -0.000249
0   -0.000213
3   -0.000027
4    0.000122
1    0.000314

In [5]: s_sorted[3]
Out[5]: -2.6999999999999999e-05

但我想得到值0.000122，即位置3的项目。 我怎样才能做到这一点？

Answer 1

更换线

b = np.sort(a)

同

b = pd.Series(np.sort(a), index=a.index)

这将对值进行排序，但保留索引。

编辑：

要获取已排序系列中的第四个值：

np.sort(a).values[3]

Answer 2

您可以使用iget按位置检索： （事实上​​，这种方法是专门为克服这种模糊性而创建的。）

In [1]: s = pd.Series([0, 2, 1])

In [2]: s.sort()

In [3]: s
Out[3]: 
0    0
2    1
1    2

In [4]: s.iget(1)
Out[4]: 1

.

.ix中记录了具有整数索引的pandas "gotchas"的行为：

在大熊猫中，我们的一般观点是标签比整数位置更重要。因此，对于整数轴索引，只能使用.ix等标准工具进行基于标签的索引。

这个故意的决定是为了防止歧义和微妙的错误（许多用户报告说，当API改变以阻止“退回”基于位置的索引时发现错误）。

Note: this would work if you were using a non-integer index, where .ix is not ambiguous.

例如：

In [11]: s1 = pd.Series([0, 2, 1], list('abc'))

In [12]: s1
Out[12]: 
a    0
b    2
c    1

In [13]: s1.sort()

In [14]: s1
Out[14]: 
a    0
c    1
b    2

In [15]: s1.ix[1]
Out[15]: 1