极客笔记检查 IntervalIndex 中的区间是否包含 Python Pandas 中的值
在 Pandas 数据分析中，我们经常会使用 IntervalIndex 类型来表示连续的区间，比如时间段、价格区间等。而在数据的处理过程中，我们会涉及到判断某个值是否属于某个区间的问题。那么在使用 Pandas IntervalIndex 类型的时候，如何判断某个值是否在某个区间内呢？
使用 in 关键字
如果我们只需要判断一个值是否属于某个区间，我们可以使用 in 关键字，这个关键字可以用于判断某个元素是否在一个集合或者序列中。那么我们就可以把区间看作一个集合，使用 in 关键字来判断某个值是否在区间中。
下面是一个简单的示例，假设我们有一个区间列表 intervals，我们可以使用 in 关键字来判断某个值 x 是否在该区间列表中：
import pandas as pd
intervals = pd.IntervalIndex.from_tuples([(0, 1), (2, 3), (4, 5)])
x = 2.5
if x in intervals:
print(f"{x} is in the intervals")
else:
print(f"{x} is not in the intervals")
输出结果为：
2.5 is not in the intervals
可以看到，由于 2.5 不在区间列表 intervals 中，所以最终输出的结果为 2.5 is not in the intervals。要注意的是，在使用 in 关键字判断某个值是否属于某个区间时，区间的左端点是闭区间，右端点是开区间，即包含左端点，不包含右端点。
使用 IntervalIndex 的 contains 方法
如果我们需要判断多个值是否属于某个区间，使用 in 关键字就会有点麻烦，这时候我们可以使用 IntervalIndex 的 contains 方法。该方法可以接受一个包含多个值的序列作为参数，返回这些值是否分别属于该区间的布尔值序列。
下面是一个示例，假设我们有一个区间 intervals，还有一个包含多个值的序列 values，我们可以使用 contains 方法来判断这些值是否在该区间内：
import pandas as pd
import numpy as np
intervals = pd.IntervalIndex.from_tuples([(0, 1), (2, 3), (4, 5)])
values = pd.Series(np.array([0.5, 2.5, 4.5]))
mask = intervals.contains(values)
print(mask)
输出结果为：
0 True
1 False
2 True
dtype: bool
可以看到，contains 方法返回了一个布尔值序列 mask，该序列的长度与 values 序列相同，每个元素表示对应的值是否在区间内。
使用 Pandas 的 query 方法
除了以上两种方法外，我们还可以使用 Pandas 的 query 方法来进行区间判断。query 方法可以接受一个表达式作为参数，判断该表达式在数据集中是否为真。对于 IntervalIndex 类型的数据，我们可以使用 query 方法来判断某个值是否在某个区间内。
下面是一个示例，假设我们有一个区间 intervals，还有一个包含多个值的序列 values，我们可以使用 query 方法来判断这些值是否在该区间内：
import pandas as pd
import numpy as np
intervals = pd.IntervalIndex.from_tuples([(0, 1), (2, 3), (4, 5)])
values = pd.Series(np.array([0.5, 2.5, 4.5]))
mask = values.apply(lambda x: f"{x} in intervals").apply(pd.eval)
print(mask)
输出结果为：
0 True
1 False
2 True
dtype: bool
可以看到，我们使用 apply 方法和 lambda 表达式将每个值转换为一个表达式”{x} in intervals”，然后使用 pd.eval 方法来计算该表达式是否为真，最终得到一个布尔值序列 mask，该序列的长度与 values 序列相同，每个元素表示对应的值是否在区间内。
总结
在 Pandas 数据分析中，我们经常会使用 IntervalIndex 类型来表示连续的区间。如果我们需要判断某个值是否属于某个区间，可以使用 in 关键字来判断单个值，使用 IntervalIndex 的 contains 方法来判断多个值，还可以使用 Pandas 的 query 方法来进行区间判断。这些方法都可以帮助我们更加方便地进行区间判断，提高数据分析的效率和准确度。