极客笔记Python Pandas – 检查Pandas索引是否包含区间对象
在使用Python Pandas进行数据处理的过程中，经常需要对数据进行筛选和筛选条件的设定。而其中一个常见的需求是，筛选的条件可能需要包含一段连续的数值区间，这时就需要用到Pandas的区间对象Interval。
对于一个Pandas的DataFrame或Series，它的索引也可以被看作是一组数值区间。在特定的场景下，我们需要判断索引是否包含一个或多个给定的区间。这时就可以使用Pandas提供的IntervalIndex对象来实现。
IntervalIndex的使用方法
IntervalIndex是Pandas提供的一种专门用于处理区间索引的类型，需要通过pd.IntervalIndex()方法来创建。与一般的索引不同，每个索引项都是一个pd.Interval对象而不是具体的数值。
下面，我们构造一个时间序列索引的DataFrame示例，其中索引项类型为pd.Interval，每个区间包含天数为1的时间段。
import pandas as pd
start = pd.Timestamp('20210101')
end = pd.Timestamp('20210110')
dates = pd.date_range(start, end, freq='D')
index = pd.IntervalIndex.from_arrays(dates[:-1], dates[1:])
data = [i for i in range(1, len(dates))] # 数据列
df = pd.DataFrame({'data': data}, index=index)
print(df)
输出结果为：
data
2021-01-01 1
2021-01-02 2
2021-01-03 3
2021-01-04 4
2021-01-05 5
2021-01-06 6
2021-01-07 7
2021-01-08 8
2021-01-09 9
2021-01-10 10
在IntervalIndex中，每个索引项代表的是一个区间，其左右两端点由两个pd.Timestamp对象表示。构造IntervalIndex对象需要用到pd.IntervalIndex.from_arrays()方法，其参数为两个等长的数组，分别代表左端点和右端点。这里我们用pd.date_range()方法生成了一个时间序列，之后通过切片的方式分别取出这些日期的前后相邻两个值作为端点，并将它们传递给from_arrays()方法来创建IntervalIndex对象。
用IntervalIndex判断索引是否包含区间
当IntervalIndex对象构造完成后，我们就可以使用其提供的方法来判断索引是否包含指定的区间了。这里提供两种判断方式：
- 使用in判断符：直接使用in判断符可以判断一个区间是否被索引包含，返回值为True或False。
print(pd.Interval(pd.Timestamp('20210102'), pd.Timestamp('20210105')) in df.index)
该代码将判断区间[2021-01-02, 2021-01-05)是否被df的索引包含，输出结果为True。
- 使用overlap方法：使用overlap()方法可以判断当前的IntervalIndex对象和给定的区间之间是否存在重叠。
interval = pd.Interval(pd.Timestamp('20201231'), pd.Timestamp('20210102'))
print(df.index.overlaps(interval))
该代码将判断df的索引和区间[2020-12-31, 2021-01-02)之间是否存在重叠，输出结果为True。
用IntervalIndex判断多个区间是否全部被索引包含
有时候，我们需要同时判断多个区间是否全部被索引包含，这时可以使用IntervalIndex对象提供的isin()方法。该方法接受一个由pd.Interval对象组成的列表或数组作为参数，返回值为一个布尔型的Series，其中每个元素代表一个索引项是否被指定的区间所包含。
intervals = [pd.Interval(pd.Timestamp('20210102'),pd.Timestamp('20210105')),
pd.Interval(pd.Timestamp('20210107'), pd.Timestamp('20210110'))]
print(df.index.isin(intervals))
该代码将判断df的索引是否包含区间[2021-01-02, 2021-01-05)和区间[2021-01-07, 2021-01-10)，输出结果为：
[False True True False False False True True False False]
代码示例
以下是一个完整的代码示例，展示如何使用IntervalIndex来判断索引是否包含指定的区间。
import pandas as pd
start = pd.Timestamp('20210101')
end = pd.Timestamp('20210110')
dates = pd.date_range(start, end, freq='D')
index = pd.IntervalIndex.from_arrays(dates[:-1], dates[1:])
data = [i for i in range(1, len(dates))] # 数据列
df = pd.DataFrame({'data': data}, index=index)
# 判断单个区间是否被索引包含
interval1 = pd.Interval(pd.Timestamp('20210102'), pd.Timestamp('20210105'))
print(interval1 in df.index)
# 判断索引和区间之间是否存在重叠
interval2 = pd.Interval(pd.Timestamp('20201231'), pd.Timestamp('20210102'))
print(df.index.overlaps(interval2))
# 判断多个区间是否全部被索引包含
intervals = [pd.Interval(pd.Timestamp('20210102'), pd.Timestamp('20210105')),
pd.Interval(pd.Timestamp('20210107'), pd.Timestamp('20210110'))]
print(df.index.isin(intervals))
输出结果为：
True
True
[False True True False False False True True False False]
结论
对于一个Pandas的DataFrame或Series，其索引也可以被看作是一组数值区间。在特定的场景下，我们需要判断索引是否包含一个或多个给定的区间。Pandas提供了IntervalIndex对象来实现这一需求，可以使用in判断符、overlap()方法或isin()方法来判断索引是否包含指定的区间。