Python中如何通过每日切片极值索引获取原数组对应值？

核心原因 #

argrelextrema返回的是numpy数组格式的位置索引，你尝试用day_hours[maxima]获取标签后索引spot_price时触发报错，本质是数据类型不匹配：如果spot_price是pandas Series，直接用方括号做标签索引时，numpy数组类型的索引会引发TypeError；如果spot_price是numpy数组，完全不需要经过day_hours，直接用位置索引即可。

正确取值方案 #

根据你的数据类型选择对应方法：

1. 如果spot_price是pandas Series
   用iloc按位置索引取值（和argrelextrema返回的位置索引逻辑完全匹配）：

   max_values = spot_price.iloc[maxima]
   

2. 如果spot_price是numpy数组
   直接用maxima作为索引取值，无需借助day_hours：

   max_values = spot_price[maxima]
   

3. 必须使用day_hours标签索引的场景
   把numpy数组类型的maxima转换成列表，再获取标签后索引：

   max_labels = day_hours[list(maxima)]
   max_values = spot_price[max_labels]
   

快速排查验证 #

先打印以下内容确认数据类型，方便定位问题：

print(type(maxima))       # 应为 numpy.ndarray
print(type(spot_price))   # 确认是 pandas.Series 还是 numpy.ndarray
print(type(day_hours))    # 应为 pandas.RangeIndex

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Janne Hirvonen