Python pandas.interval_range用法及代码示例

用法: pandas.interval_range(start=None, end=None, periods=None, freq=None, name=None, closed='right')

返回一个固定频率的 IntervalIndex。

参数：

start：数字或datetime-like，默认无: 生成间隔的左边界。
end：数字或datetime-like，默认无: 生成区间的右边界。
periods：整数，默认无: 要生成的周期数。
freq：numeric、str 或 DateOffset，默认为 None: 每个区间的长度。必须与开始和结束的类型一致，例如2 表示数字，或“5H”表示datetime-like。数字的默认值为 1，datetime-like 的默认值为“D”。
name：str，默认无: 结果间隔索引的名称。
closed：{‘left’, ‘right’, ‘both’, ‘neither’}，默认 ‘right’: left-side、right-side 上的间隔是否关闭，两者都关闭或都不关闭。

区间索引

注意：

在 start 、 end 、 periods 和 freq 四个参数中，必须指定三个。如果省略 freq，则生成的 IntervalIndex 将在 start 和 end 之间包含 periods 线性间隔元素。

要了解有关datetime-like 频率字符串的更多信息，请参阅此链接。

例子：

支持数字 start 和 end。

>>> pd.interval_range(start=0, end=5)
IntervalIndex([(0, 1], (1, 2], (2, 3], (3, 4], (4, 5]],
              dtype='interval[int64, right]')

此外，还支持datetime-like 输入。

>>> pd.interval_range(start=pd.Timestamp('2017-01-01'),
...                   end=pd.Timestamp('2017-01-04'))
IntervalIndex([(2017-01-01, 2017-01-02], (2017-01-02, 2017-01-03],
               (2017-01-03, 2017-01-04]],
              dtype='interval[datetime64[ns], right]')

freq 参数指定左右之间的频率。 IntervalIndex 中各个间隔的端点。对于数字 start 和 end ，频率也必须是数字。

>>> pd.interval_range(start=0, periods=4, freq=1.5)
IntervalIndex([(0.0, 1.5], (1.5, 3.0], (3.0, 4.5], (4.5, 6.0]],
              dtype='interval[float64, right]')

同样，对于 datetime-like start 和 end ，频率必须可转换为 DateOffset。

>>> pd.interval_range(start=pd.Timestamp('2017-01-01'),
...                   periods=3, freq='MS')
IntervalIndex([(2017-01-01, 2017-02-01], (2017-02-01, 2017-03-01],
               (2017-03-01, 2017-04-01]],
              dtype='interval[datetime64[ns], right]')

指定 start 、 end 和 periods ；频率是自动生成的(线性间隔)。

>>> pd.interval_range(start=0, end=6, periods=4)
IntervalIndex([(0.0, 1.5], (1.5, 3.0], (3.0, 4.5], (4.5, 6.0]],
          dtype='interval[float64, right]')

closed 参数指定IntervalIndex 中各个区间的哪些端点是闭合的。

>>> pd.interval_range(end=5, periods=4, closed='both')
IntervalIndex([[1, 2], [2, 3], [3, 4], [4, 5]],
              dtype='interval[int64, both]')

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_range。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。

用法:

参数：

返回：

注意：

例子：