pandas.间隔

熊猫类 。间隔

实现 Interval 的不可变对象，一个有界的切片状间隔。

参数：

左可排序标量

区间的左边界。

右可序标量

区间的右界。

关闭{'right', 'left', 'both', 'neither'}, 默认 'right'

区间是否在左侧、右侧、两者都闭合或都不闭合。更详细的解释请参见注释。

也可以看看

IntervalIndex

全部在同一侧闭合的 Interval 对象的索引。

cut

将连续数据转换为离散箱（区间对象的分类）。

qcut

根据分位数将连续数据转换为箱（区间对象的分类）。

Period

代表一段时间。

笔记

left和right 的参数必须来自同一类型，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，即闭区间的特征在于条件。这就是代表的意思。开区间（在数学中用括号表示）不包含其端点，即开区间的特征在于条件。这就是代表的意思。区间也可以是半开或半闭的，即用（）描述，也可以用（ ）描述。[0, 5]0 <= x <= 5closed='both'(0, 5)0 < x < 5closed='neither'[0, 5)0 <= x < 5closed='left'(0, 5]0 < x <= 5closed='right'

例子

可以构建不同类型的间隔，例如数字间隔：

>>> 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，或者它是否包含另一个区间：

>>> 2.5 in iv
True
>>> pd.Interval(left=2, right=5, closed='both') in iv
True

您可以测试边界 ( closed='right', so )：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 Interval 上使用+和*进行操作，并且该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')

属性

closed	描述间隔包含端的字符串。
closed_left	检查左侧区间是否闭合。
closed_right	检查区间右侧是否闭合。
is_empty	指示区间是否为空，即不包含点。
left	区间的左边界。
length	返回间隔的长度。
mid	返回间隔的中点。
open_left	检查左侧间隔是否打开。
open_right	检查右侧间隔是否打开。
right	区间的右界。

方法

overlaps（其他）

检查两个 Interval 对象是否重叠。