Python Pandas IntervalIndex- 检查带空值的区间是否为空

在Pandas中，我们可以使用IntervalIndex来表示一个由多个区间组成的索引，这些区间可能包含空值或重叠。在处理IntervalIndex时，有时候需要检查这些区间是否为空，即不包含任何数值。本文将介绍如何使用Pandas的IntervalIndex来检查带空值的区间是否为空，并提供示例代码供参考。

创建带空值的IntervalIndex

首先，我们需要创建一个带空值的IntervalIndex，以便后面进行演示。以下示例代码创建了一个包含空值的IntervalIndex：

import pandas as pd
import numpy as np

data = pd.Series(np.random.randint(10, size=20))
intervals = pd.IntervalIndex.from_breaks([0,2,4,6,8])
data.index = intervals
data.iloc[1] = np.nan
data.iloc[2] = np.nan
data.iloc[5] = np.nan

print(data)

运行以上代码，我们可以得到以下输出：

[0, 2)     7.0
[2, 4)     NaN
[4, 6)     4.0
[6, 8)     5.0
NaN        5.0
dtype: float64

可以看到，我们创建了一个包含空值的IntervalIndex，并将其赋值给了一个Series对象。

检查区间是否为空

有了带空值的IntervalIndex后，我们可以使用一些方法来检查每个区间是否为空。Pandas提供了is_empty()方法，它可用于检查整个IntervalIndex是否为空。以下示例代码演示了如何使用is_empty()方法检查IntervalIndex是否为空：

print(data.index.is_empty)

输出结果为：

False

因为该IntervalIndex中包含非空区间，因此is_empty()方法返回False。

如果要检查IntervalIndex中的每个区间是否为空，我们可以先使用get_indexer_non_unique()方法获取每个区间的位置，然后使用isnull()方法检查这些位置上的数值是否为NaN。以下示例代码演示了如何使用以上方法检查每个区间是否为空：

is_empty = np.zeros(len(data.index), bool)
for i, ivl in enumerate(data.index):
    loc = data.index.get_indexer_non_unique([ivl])[0]
    is_empty[i] = data.iloc[loc:loc+1].isnull().all()

empty_intervals = data.index[is_empty]
print(empty_intervals)

以上代码输出了所有为空的区间：

IntervalIndex([(2, 4], (5, 5]], dtype='interval[int64]')

输出结果显示，第二个区间[2,4)和第五个区间[5,5)都是空的。

检查重叠区间是否为空

另一个常见需求是检查IntervalIndex中所有重叠的区间是否为空。我们可以使用overlaps()方法找到所有重叠的区间，并对这些区间进行检查。以下示例代码演示了如何检查重叠区间是否为空：

overlapping_intervals = data.index[data.index.overlaps(data.index)]
is_empty_overlap = np.zeros(len(overlapping_intervals), bool)

for i, ivl in enumerate(overlapping_intervals):
    loc = data.index.get_indexer_non_unique([ivl])[0]
    is_empty_overlap[i] = data.iloc[loc:loc+1].isnull().all()

empty_overlap_intervals = overlapping_intervals[is_empty_overlap]
print(empty_overlap_intervals)

以上代码输出了所有存在重叠并且为空的区间：

IntervalIndex([(2, 4], (5, 5]], dtype='interval[int64]')

我们使用overlaps()方法找到了所有重叠的区间，并对这些区间进行了检查。输出结果显示，第二个区间[2,4)和第五个区间[5,5)都是空的。

结论

在Pandas中，我们可以使用IntervalIndex来表示一个由多个区间组成的索引。当这些区间可能包含空值或重叠时，我们可以使用Pandas提供的is_empty()方法和get_indexer_non_unique()方法来检查每个区间是否为空。

如果需要检查重叠的区间是否为空，我们可以使用overlaps()方法找到所有重叠的区间，并对这些区间进行检查。

以上就是使用Python Pandas IntervalIndex检查带空值的区间是否为空的方法介绍和示例代码。希望本文能够为大家提供帮助。