pandas.Index.slice_locs#

Index.slice_locs(start=None, end=None, step=None)[源代码]#

计算输入标签的切片位置。

Parameters:

start标签，默认为None: 如果为 None，则默认为开头。
end标签，默认为None: 如果为 None，则默认为结尾。
stepint，默认为 None: 如果为 None，则默认为 1。

Returns:

tuple[int, int]

参见

Index.get_loc: 获取单个标签的位置。

Notes

此方法仅在索引是单调的或唯一的时才有效。

Examples

>>> idx = pd.Index(list('abcd'))
>>> idx.slice_locs(start='b', end='c')
(1, 3)

请给出一个简单的 Pandas 代码示例

下面是一个简单的 Pandas 用法示例：

import pandas as pd

# 构造数据
df = pd.DataFrame({
    "order_id": [1001,1002,1003,1004,1005],
    "city": ["Beijing","Shanghai","Beijing","Shenzhen","Shanghai"],
    "category": ["Book","Pen","Book","Notebook","Book"],
    "price": [58,5,58,12,58],
    "quantity": [2,10,1,5,3]
})

# 计算订单总金额
df["total_amount"] = df["price"] * df["quantity"]

# 按城市统计销售额
city_sales = df.groupby("city", as_index=False)["total_amount"].sum().sort_values(by="total_amount", ascending=False)
print("各城市销售额：\n", city_sales)

# 按类别统计销量
category_sales = df.groupby("category", as_index=False)["quantity"].sum().sort_values(by="quantity", ascending=False)
print("\n商品类别销量排行：\n", category_sales)

# 销量最高类别
top_category = category_sales.iloc[0]
print(f"\n销量最高的商品类别：{top_category['category']}，销量 {top_category['quantity']}")

你可以在 PythonRun 上执行它，看看结果。

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