Python .大熊猫分类指数loc

我试图使用.loc访问基于CategoricalIndex的Pandas数据帧的行，但我得到了一个

TypeError

。最低限度的非工作示例如下

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'foo': rand(3), 'future_index': [22, 13, 87]})
df['future_index'] = df['future_index'].astype('category')
df = df.set_index('future_index')

然后，在尝试访问与标签13对应的行时

df.loc[13]

我明白了

是

真的

。我知道我最终可以用

df.index.get_loc(13)

但是，为什么上述更简单的方法不起作用？我错过了什么

干杯。

为我工作：

print (df.loc[pd.CategoricalIndex([13])])
              foo
future_index     
13              2

但是如果像前面提到的那样转换成

str

，效果会很好：

df = pd.DataFrame({'foo': [1,2,3], 'future_index': [22, 13, 87]})
df['future_index'] = df['future_index'].astype(str).astype('category')
df = df.set_index('future_index')
print (df)

print (df.loc['13'])
foo    2
Name: 13, dtype: int64

---

这看起来像是目前没有为基于整数的分类索引实现的，如果您的分类是基于字符/str的，例如

'a'、'b'、'c'

，那么

df.loc['a']

就可以了。目前看来这是一个限制

print (df.loc[pd.CategoricalIndex([13])])
              foo
future_index     
13              2

df = pd.DataFrame({'foo': [1,2,3], 'future_index': [22, 13, 87]})
df['future_index'] = df['future_index'].astype(str).astype('category')
df = df.set_index('future_index')
print (df)

print (df.loc['13'])
foo    2
Name: 13, dtype: int64