Python Pandas interval_range方法用法及代码示例

Pandas interval_range(~) 方法返回固定频率的 IntervalIndex 。

注意

如果您正在处理与时间相关的数据，请选择使用 period_range(~) 。

参数

1.start | numeric 或 datetime-like | optional

范围的下限。默认情况下，start=None 。

2. end | numeric 或 datetime-like | optional

范围的上限。默认情况下，end=None 。

3. periods | int | optional

所需的日期数量。默认情况下，periods=True 。

警告

在上述三个参数中，必须指定两个 - 不能少，不能多。

4. freq | string 或 DateOffset | optional

间隔的长度。默认情况下，如果 start 是数字，则为 freq=1 ，否则为 freq="D" (长度为一天)。

5. name | string | optional

分配给结果 IntervalIndex 的名称。默认情况下，name=None 。

6. closed | string | optional

是否使边界包含/排除：

值	说明
`"left"`	包含左端点。右端点是独占的。
`"right"`	左端点是独占的。右端点包含在内。
`"both"`	两个端点都包含在内。
`"neither"`	两个端点都是互斥的。

默认情况下，closed="right" 。

返回值

一个 IntervalIndex 。

例子

基本用法

数字

要使用简单的数字创建间隔范围：

pd.interval_range(start=5, end=8)



IntervalIndex([(5, 6], (6, 7], (7, 8]],
              closed='right',
              dtype='interval[int64]')

这里，返回的IntervalIndex包含3个间隔。请注意， (5,6] 仅表示 5 < a <=6 。

日期

要创建从 2020-12-25(包含)到 2020-12-28(不包含)的日期间隔序列：

pd.interval_range(start=pd.Timestamp("2020-12-25"), end=pd.Timestamp("2020-12-28"))



IntervalIndex([(2020-12-25, 2020-12-26],
               (2020-12-26, 2020-12-27],
               (2020-12-27, 2020-12-28]],
               closed='right',
               dtype='interval[datetime64[ns]]')

默认的step-size(频率)是一天，因此这就是我们在输出中看到freq="D"的原因。

指定期间

要创建 3 个数字间隔的序列：

pd.interval_range(start=5, periods=3)



IntervalIndex([(5, 6], (6, 7], (7, 8]],
              closed='right',
              dtype='interval[int64]')

要从2020-12-25(含)创建 3 个日期间隔的序列：

pd.interval_range(start=pd.Timestamp("2020-12-25"), periods=3)



IntervalIndex([(2020-12-25, 2020-12-26],
               (2020-12-26, 2020-12-27],
               (2020-12-27, 2020-12-28]],
               closed='right',
               dtype='interval[datetime64[ns]]')

指定频率

对于数字间隔，默认为 freq=1 ，这意味着间隔宽度为 1 ：

pd.interval_range(start=5, periods=3)   # freq=1



IntervalIndex([(5, 6], (6, 7], (7, 8]],
              closed='right',
              dtype='interval[int64]')

将间隔宽度设置为 2：

pd.interval_range(start=5, periods=3, freq=2)



IntervalIndex([(5, 7], (7, 9], (9, 11]],
              closed='right',
              dtype='interval[int64]')

对于时间序列，默认为 freq="D" ，这意味着间隔宽度为一天：

pd.interval_range(start=pd.Timestamp("2020-12-25"), periods=3)   # freq="D"



IntervalIndex([(2020-12-25, 2020-12-26], (2020-12-26, 2020-12-27], (2020-12-27, 2020-12-28]],
              closed='right',
              dtype='interval[datetime64[ns]]')

要将间隔宽度设置为 2 天：

pd.interval_range(start=pd.Timestamp("2020-12-25"), periods=3, freq="2D")



IntervalIndex([(2020-12-25, 2020-12-27],
               (2020-12-27, 2020-12-29],
               (2020-12-29, 2020-12-31]],
               closed='right',
               dtype='interval[datetime64[ns]]')

指定名称

为生成的 IntervalIndex 命名：

pd.interval_range(start=pd.Timestamp("2020-12-25"), periods=3, name="My Dates")



IntervalIndex([(2020-12-25, 2020-12-26],
               (2020-12-26, 2020-12-27],
               (2020-12-27, 2020-12-28]],
               closed='right',
               name='My Dates',
               dtype='interval[datetime64[ns]]')

请注意我们如何将 name="My Dates" 编码到 IntervalIndex 中。

指定关闭

默认情况下，下限不包括在内，上限包括在内 ( closed="right" )：

pd.interval_range(start=pd.Timestamp("2020-12-25"), periods=3)   # closed="right"



IntervalIndex([(2020-12-25, 2020-12-26],
               (2020-12-26, 2020-12-27],
               (2020-12-27, 2020-12-28]],
               closed='right',
               dtype='interval[datetime64[ns]]')

要使下限包含在内且上限不包含，请设置 closed="left" ：

pd.interval_range(start=pd.Timestamp("2020-12-25"), periods=3, closed="left")



IntervalIndex([[2020-12-25, 2020-12-26),
               [2020-12-26, 2020-12-27),
               [2020-12-27, 2020-12-28)],
               closed='left',
               dtype='interval[datetime64[ns]]')

要使两个边界都包含在内，请设置 closed="both" ：

pd.interval_range(start=pd.Timestamp("2020-12-25"), periods=3, closed="both")



IntervalIndex([[2020-12-25, 2020-12-26],
               [2020-12-26, 2020-12-27],
               [2020-12-27, 2020-12-28]],
               closed='both',
               dtype='interval[datetime64[ns]]')

要使两个边界互斥，请设置 closed="neither" ：

pd.interval_range(start=pd.Timestamp("2020-12-25"), periods=3, closed="neither")



IntervalIndex([(2020-12-25, 2020-12-26),
               (2020-12-26, 2020-12-27),
               (2020-12-27, 2020-12-28)],
               closed='neither',
               dtype='interval[datetime64[ns]]')

使用IntervalIndex初始化DataFrame

IntervalIndex 可以用作DataFrame的索引：

idx = pd.interval_range(start=5, end=7)
pd.DataFrame({"A":[3,4],"B":[5,6]}, index=idx)



        A  B
(5, 6]  3  5
(6, 7]  4  6

相关用法

注：本文由纯净天空筛选整理自Isshin Inada大神的英文原创作品 Pandas | interval_range method。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。