Python pandas.Interval用法及代码示例

用法: class pandas.Interval

实现间隔的不可变对象，即有界slice-like 间隔。

参数：

left：可排序标量: 间隔的左边界。
right：可排序标量: 区间的右边界。
closed：{‘right’, ‘left’, ‘both’, ‘neither’}，默认 ‘right’: 区间是否在left-side、right-side 上关闭，两者都关闭或都不关闭。有关更详细的说明，请参阅注释。

注意：

参数 left 和 right 必须来自同一类型，您必须能够比较它们并且它们必须满足 left <= right 。

闭区间(在数学中用方括号表示)包含其端点，即闭区间[0, 5]以条件为特征0 <= x <= 5.这是什么closed='both'代表。开区间(在数学中用括号表示)不包含其端点，即开区间(0, 5)以条件为特征0 < x < 5.这是什么closed='neither'代表。间隔也可以是半开或half-closed，即[0, 5)说明为0 <= x < 5(closed='left') 和(0, 5]说明为0 < x <= 5(closed='right')。

例子：

可以构建不同类型的区间，例如数字区间：

>>> iv = pd.Interval(left=0, right=5)
>>> iv
Interval(0, 5, closed='right')

您可以检查一个元素是否属于它

>>> 2.5 in iv
True

您可以测试边界( closed='right' ，所以 0 < x <= 5 )：

>>> 0 in iv
False
>>> 5 in iv
True
>>> 0.0001 in iv
True

计算它的长度

>>> iv.length
5

您可以在区间上使用 + 和 * 进行操作，并将操作应用于其每个边界，因此结果取决于绑定元素的类型

>>> shifted_iv = iv + 3
>>> shifted_iv
Interval(3, 8, closed='right')
>>> extended_iv = iv * 10.0
>>> extended_iv
Interval(0.0, 50.0, closed='right')

要创建时间间隔，您可以使用时间戳作为界限

>>> year_2017 = pd.Interval(pd.Timestamp('2017-01-01 00:00:00'),
...                         pd.Timestamp('2018-01-01 00:00:00'),
...                         closed='left')
>>> pd.Timestamp('2017-01-01 00:00') in year_2017
True
>>> year_2017.length
Timedelta('365 days 00:00:00')

相关用法

注：本文由纯净天空筛选整理自pandas.pydata.org大神的英文原创作品 pandas.Interval。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。