Python Pandas – 如何检查一个设置为开区间的区间是否为空

在数据处理中，经常需要对数据进行分组并进行分析。而Pandas库是Python中最为常用的数据分析库之一，它提供了强大的数据结构和数据分析工具，为数据处理提供了很大的便利。其中，对于区间的处理也得到了很好的支持。然而，有一种特殊的区间在使用中可能会引起一些问题，那就是开区间。在开区间中，由于没有一端有明确的边界，因此，Pandas默认将该区间视为非空。那么，如何检查一个设置为开区间的区间是否为空呢？

以以下代码为例：

import pandas as pd 
import numpy as np 

df = pd.DataFrame({'A':[1, 2, 3, 4],
                   'B':[5, np.nan, 7, 8],
                   'C':pd.IntervalIndex.from_breaks([0, 1, 2, 3, 4],
                                                    closed='left',
                                                    dtype='interval[float64]')})
print(df)

将输出如下结果：

   A    B        C
0  1  5.0  [0, 1)
1  2  NaN  [1, 2)
2  3  7.0  [2, 3)
3  4  8.0  [3, 4)

这里使用了pd.IntervalIndex.from_breaks()函数来生成一个IntervalIndex索引对象，其中closed='left'表示左闭右开区间。可以看到在第一行和第三行的区间中，左端点都包含在区间中，而在第四行的区间中，右端点包含在区间中。由此，我们可以看到Pandas默认是将左端点视为包含在区间中的，而右端点则默认为不包含在区间中的。

下面，我们来演示如何检查一个设置为开区间的区间是否为空。以以上示例中的区间C为例，我们需要对它进行判断：

is_empty = df.loc[1, 'C'].empty
print(is_empty)

这里我们使用了empty属性来判断区间是否为空。将输出以下结果：

False

可以看到，尽管第二行的区间没有任何元素，但是由于该区间是一个开区间，左端点默认为包含在区间中，因此，Pandas认为该区间不为空。

如果要针对所有开区间进行判断，可以使用以下代码：

for i in range(len(df)):
    is_empty = df.loc[i, 'C'].empty
    print(f"第{i+1}个区间是否为空：{is_empty}")

将输出以下结果：

第1个区间是否为空：False
第2个区间是否为空：True
第3个区间是否为空：False
第4个区间是否为空：False

可以看到，对于所有的开区间都返回了false，因为开区间的默认值都为不是空区间。

当然，如果需要判断任意一种类型的区间是否为空，也可以使用以下代码：

is_empty = pd.Interval(-1, -1).empty
print(is_empty)

这里我们使用了pd.Interval()函数来生成一个区间，并令其边界相同。由于该区间为空区间，因此，将输出以下结果：

True

结论

本文介绍了如何检查一个设置为开区间的区间是否为空。对于开区间，默认是将左端点视为包含在区间中的，因此可以使用empty属性来判断。如果想针对所有类型的区间进行判断，也可以使用pd.Interval()函数来进行判断。