Python | Pandas Index.intersection()

Python es un excelente lenguaje para realizar análisis de datos, principalmente debido al fantástico ecosistema de paquetes de Python centrados en datos. Pandas es uno de esos paquetes y facilita mucho la importación y el análisis de datos.

La función Pandas Index.intersection()forma la intersección de dos objetos Index. Esto devuelve un nuevo índice con elementos comunes al índice y otros, conservando el orden del índice de llamada.

Sintaxis: Index.intersection(other)

Parámetros:
otros: índice o tipo array

Devoluciones : intersección : Índice

Ejemplo n.º 1: use Index.intersection()la función para encontrar la intersección establecida de dos índices.

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating the first Index
idx1 = pd.Index(['Labrador', 'Beagle', 'Mastiff', 
                     'Lhasa', 'Husky', 'Beagle'])
  
# Creating the second Index
idx2 = pd.Index(['Labrador', 'Great_Dane', 'Pug',
           'German_sepherd', 'Husky', 'Pitbull'])
  
# Print the first and second Index
print(idx1, '\n', idx2)

Producción :

Ahora encontramos la intersección del conjunto de los dos Índices.

# Find the elements common to both the Indexes
idx2.intersection(idx1)

Producción :

Como podemos ver en la salida, la Index.intersection()función ha devuelto la intersección de los dos índices. Se ha mantenido el orden de las etiquetas en base al Índice de llamadas.
 
Ejemplo n.º 2: use Index.intersection()la función para encontrar la intersección establecida de dos índices. El índice contiene NaNvalores.

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating the first Index
idx1 = pd.Index(['2015-10-31', '2015-12-02', None, '2016-01-03', 
                      '2016-02-08', '2017-05-05', '2014-02-11'])
  
# Creating the second Index
idx2 = pd.Index(['2015-10-31', '2015-10-02', '2018-01-03',
           '2016-02-08', '2017-06-05', '2014-07-11', None])
  
# Print the first and second Index
print(idx1, '\n', idx2)

Producción :

Ahora encontramos la intersección de idx1 e idx2.

# find intersection and maintain 
# ordering of labels based on idx1
idx1.intersection(idx2)

Salida:

Nota: Los valores que faltan en ambos índices se consideran comunes entre sí.