python - 在 Pandas 中访问 float 索引时，神奇的行是怎么回事？

Question

以下内容:

df = pd.DataFrame(
    {
        "a":[11, 11, 22],
        "i":[1081., 1071., 22.],
    },
)
df = df.set_index("i")
# df.index = df.set_index("i").astype(int)
print df.loc[[-99999999]]

获取:

            a
i            
-99999999 NaN

但是，如果索引更明智地填充整数，那么 Pandas 会明智地提示:

KeyError: u'None of [[-99999999]] are in the [index]'

这是怎么回事？为什么 float 和 int 索引的行为不同，发明魔术行的理由是什么？

Answer 1

这是一个错误。如果不存在任何标签，则在使用 .loc[list-of-labels] 时应引发 KeyError。根据 docs , .loc[list-of-labels] 如果任何标签丢失，将在未来引发。