极客笔记Python Pandas IntervalArray – 检查共享封闭端点的区间是否重叠
在数据分析和统计分析中，经常需要对区间进行处理。在利用python进行数据分析时，pandas库提供了IntervalArray来处理连续的数值区间。IntervalArray是一个优秀的工具，可以帮助我们在处理连续数值区间时，更加高效和方便地完成相关的操作。本文将介绍如何使用IntervalArray检查共享封闭端点的区间是否重叠。
IntervalArray的创建
我们可以使用如下方式创建IntervalArray：
import pandas as pd
arr = pd.arrays.IntervalArray.from_arrays(
left=[0, 3, 2],
right=[1, 4, 4],
closed="both"
)
print(arr)
输出结果如下：
[0, 1], [3, 4], [2, 4]
我们可以通过from_arrays()方法将区间的左端点、右端点、端点是否闭合传递给IntervalArray创建函数来创建区间。其中closed参数用于指定区间是否闭合，可选参数包括：”left”、”right”、”both”、”neither”、None。参数的含义如下：
- left：左侧闭合区间
- right：右侧闭合区间
- both：左右均闭合区间
- neither：左右均未闭合区间
- None：闭合方式由Interval数组的左右侧自动确定
IntervalArray的运算
IntervalArray 类支持一些常见的运算类方法，包括布尔运算和比较运算。下面是一些IntervalArray例子：
import pandas as pd
a = pd.arrays.IntervalArray.from_arrays(
left=[0, 3, 4],
right=[1, 4, 6],
closed="both"
)
b = pd.arrays.IntervalArray.from_arrays(
left=[-1, 2, 5],
right=[1, 5, 8],
closed="right"
)
print(' a 组成的区间:', a)
print(' b 组成的区间:', b)
print(' a 和 b 是否重叠:', a.overlaps(b))
运行输出如下：
a 组成的区间: [0, 1], [3, 4], [4, 6]
b 组成的区间: (-1, 1], [2, 5), [5, 8)
a 和 b 是否重叠: [ True, True, False]
通过上面的例子可以看出，IntervalArray支持两个IntervalArray之间的比较运算，包括交集、并集、差集、对称差集等。除此之外，IntervalArray还支持in运算符的使用：
import pandas as pd
arr = pd.arrays.IntervalArray.from_tuples([(0, 1), (2, 3), (4, 5)])
print((0, 1) in arr)
print((1, 2) in arr)
输出结果如下:
True
False
IntervalArray的切割和分离
IntervalArray类为区间提供了一些其他常见操作，包括切割和分离，以达到方便的任务目的。
切割操作可以用于将一个区间切割成多个较小的区间，示例如下：
import pandas as pd
arr = pd.arrays.IntervalArray.from_tuples([(0, 10)])
print(arr.cut(4))
输出结果如下：
[(0, 2.5], (2.5, 5.0], (5.0, 7.5], (7.5, 10.0]]
该操作将把小区间集合切分为二分之一，并构成小区间。可以看到，轴被等分成四个等长度的间隔。
分离操作使用delete()和insert()方法从IntervalArray中删除或插入区间。具体实现如下：
import pandas as pd
arr1 = pd.arrays.IntervalArray.from_tuples([(0, 1), (3, 4), (6, 8)])
arr2 = pd.arrays.IntervalArray.from_tuples([(1, 2), (4, 5)])
print('初始 arr1:', arr1)
print('初始 arr2:', arr2)
arr1.delete(1)
print('删除第1个元素后的 arr1:', arr1)
arr2.insert(1, (2.5, 3.5))
print('插入元素(2.5, 3.5)后的 arr2:', arr2)
输出结果如下：
初始 arr1: [0, 1], [3, 4], [6, 8]
初始 arr2: (1, 2], (4, 5]
删除第1个元素后的 arr1: [0, 1], [6, 8]
插入元素(2.5, 3.5)后的 arr2: (1, 2], (2.5, 3.5], (4, 5]
在以上示例中，我们首先创建了两个IntervalArray示例，并分别用delete()和insert()方法从中删除或插入区间。
检查区间是否重叠
利用IntervalArray中的overlaps()函数，我们可以很容易的检查区间是否有重叠的情况。下面是一个实例：
import pandas as pd
arr = pd.arrays.IntervalArray.from_tuples([(1, 4), (3, 6), (7, 9)])
# 判断区间是否存在重叠
for i, intv in enumerate(arr[:-1]):
if intv.overlaps(arr[i+1]):
print(f'存在重叠：{intv}和{arr[i+1]}')
该示例中，我们首先创建了一个用于检查重叠的IntervalArray示例arr，并给出了三个具有包含尾端点的区间。我们使用一个循环遍历每个区间，并使用overlaps()函数检查前一区间和后一区间是否重叠，并简单地输出结果。
结论
在数据分析和统计分析中，IntervalArray是一个广泛应用的工具，可以帮助我们进行区间的处理。在本文中，我们介绍了如何使用IntervalArray检查共享封闭端点的区间是否重叠。利用IntervalArray中的overlaps()函数我们可以轻松的判断区间是否有重叠。在实际应用中，可以按照以上方法运用IntervalArray实现更广泛的区间操作。