Python Pandas IntervalArray – 检查共享封闭端点的区间是否重叠

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。

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