极客笔记Python Pandas IntervalIndex – 检查共享闭合端点的间隔是否重叠
在数据处理中，经常会出现检查一组间隔是否重叠的需求。因此，Pandas 0.18 版本为我们提供了一种新的数据结构——IntervalIndex，来解决这个问题。它可以检查多个间隔之间的交集，判断它们是否有重叠。而在进行 IntervalIndex 时，我们还可以设置共享闭合端点来实现更精确的检查。
IntervalIndex 简介
IntervalIndex 是Pandas提供的一种新型的Index，其中的元素为闭合的区间。我们可以创建 IntervalIndex 对象，来对区间进行一些处理操作。常见的 IntervalIndex 对象创建方法如下：
import pandas as pd
# 创建一个 IntervalIndex 对象
interval_index = pd.IntervalIndex.from_tuples([(1, 2), (2, 3), (3, 4)])
# 查看这个 IntervalIndex 对象
interval_index
上述代码中，我们用 from_tuples() 方法创建了一个 IntervalIndex 对象，其中，元组 (1, 2)、(2, 3)、(3, 4) 分别代表了区间 [1, 2]、[2, 3]、[3, 4]。我们通过打印 interval_index 可以看到该对象的具体内容：
IntervalIndex([(1, 2], (2, 3], (3, 4]],
closed='right',
dtype='interval[int64]')
其中，IntervalIndex 对象的属性 closed 表示该区间的闭合状态，可以分别为左闭右开、左开右闭、左闭右闭、左开右开。在上述代码中，属性 closed 被设置成了”right”，表示右边为闭区间，左边为开区间。
IntervalIndex 对象的常见操作
IntervalIndex 之间的取交集
我们可以使用 intersection() 方法来获取两个 IntervalIndex 之间的交集。下面，我们举例说明：
# 创建两个 IntervalIndex 对象
interval_index_1 = pd.IntervalIndex.from_tuples([(1, 2), (2, 3), (3, 4)])
interval_index_2 = pd.IntervalIndex.from_tuples([(2, 3), (3, 4), (4, 5)])
# 获取交集
intersection = interval_index_1.intersection(interval_index_2)
# 打印交集结果
intersection
上述代码中，我们分别创建了两个 IntervalIndex 对象 interval_index_1 和 interval_index_2，然后我们通过 intersection() 方法获取这两个 IntervalIndex 对象间的交集，并且最后打印出来，输出的结果如下：
IntervalIndex([(2, 3], (3, 4]],
closed='right',
dtype='interval[int64]')
可以发现，两个区间对象之间的交集是(2, 3]和(3, 4]。
检查 IntervalIndex 是否重叠
如果我们想检查 IntervalIndex 中的区间是否重叠，那么我们可以使用 overlaps() 方法来实现。接下来，我们来看如何使用 overlaps() 方法：
# 创建一个包含重叠区间的 IntervalIndex 对象
interval_index = pd.IntervalIndex.from_tuples([(1, 2), (2, 3), (3, 4), (3.5, 4.5)])
# 检查区间是否重叠
overlapping = interval_index.overlaps((2.5, 3.5))
# 打印是否重叠的结果
overlapping
上述代码中，我们先创建了一个包含重叠区间的 IntervalIndex 对象 interval_index。然后，我们创建了一个区间对象 (2.5, 3.5)，并通过 overlaps() 方法检查该区间是否与 interval_index 中的区间重叠。最后，我们打印输出结果：
array([False, True, True, False])
可以看到，我们检查出了两个区间和区间 (2.5, 3.5) 重叠，分别为 (2, 3] 和 (3, 4]。
检查 IntervalIndex 是否包含某个区间
除了检查区间是否重叠，我们还可以使用 contains() 方法来检查一个 IntervalIndex 是否包含某个区间。下面，我们来看如何使用 contains() 方法：
# 创建一个 IntervalIndex 对象
interval_index = pd.IntervalIndex.from_tuples([(1, 2), (2, 3), (3, 4)])
# 检查区间是否包含另一个区间
contains = interval_index.contains((2, 3))
# 打印是否包含的结果
contains
上述代码中，我们先创建了一个 IntervalIndex 对象 interval_index，然后我们通过 contains() 方法检查该对象是否包含区间 (2, 3)。最后，我们打印输出结果：
array([False, True, False])
可以看到，包含区间 (2, 3) 的是区间 [2, 3]。
获取 IntervalIndex 中的元素个数
如果我们想要获取 IntervalIndex 中的元素个数，那么可以使用 size 属性。该属性返回的是 IntervalIndex 中区间的个数，不是区间的元素个数。下面，我们来看如何使用该属性：
# 创建一个 IntervalIndex 对象
interval_index = pd.IntervalIndex.from_tuples([(1, 2), (2, 3), (3, 4)])
# 获取 IntervalIndex 中的元素个数
size = interval_index.size
# 打印元素个数
size
上述代码中，我们创建了一个 IntervalIndex 对象 interval_index，然后我们通过 size 属性获取该对象中区间的个数。最后，我们将结果打印输出：
3
设置共享闭合端点
除了上述介绍的方法外，还可以通过为 IntervalIndex 对象设置共享闭合端点来实现更精确的操作。下面，我们来详细介绍一下如何设置共享闭合端点。
在创建 IntervalIndex 对象时，我们可以通过给 closed 属性传递不同的值来设置共享闭合端点的方式。共享闭合端点有四种，分别为左闭右开、左开右闭、左闭右闭、左开右开，对应值分别为 ‘left’, ‘right’, ‘both’, ‘neither’ 。默认情况下，Pandas 会将 closed 属性设置为 ‘right’，表示右边为闭区间，左边为开区间。
下面，我们举例说明不同的共享闭合端点设置对 IntervalIndex 的影响：
# 创建一个左开右开的 IntervalIndex 对象
interval_index_left_open_right_open = pd.IntervalIndex.from_tuples([(1, 2), (2, 3), (3, 4)], closed='neither')
# 检查区间是否重叠
overlapping = interval_index_left_open_right_open.overlaps((2.5, 3.5))
# 打印是否重叠的结果
overlapping
上述代码中，我们创建了一个左开右开的 IntervalIndex 对象 interval_index_left_open_right_open，然后我们通过 overlaps() 方法检查该对象中的区间是否与区间 (2.5, 3.5) 重叠。最后，我们打印输出结果：
array([False, True, False])
可以看到，我们检查出了一个区间与区间 (2.5, 3.5) 重叠，即 [2, 3)。
同样的，我们也可以创建一个左闭右开的 IntervalIndex 对象：
# 创建一个左闭右开的 IntervalIndex 对象
interval_index_left_closed_right_open = pd.IntervalIndex.from_tuples([(1, 2), (2, 3), (3, 4)], closed='left')
# 检查区间是否包含另一个区间
contains = interval_index_left_closed_right_open.contains((1, 2))
# 打印是否包含的结果
contains
上述代码中，我们创建了一个左闭右开的 IntervalIndex 对象 interval_index_left_closed_right_open，然后我们通过 contains() 方法检查该对象是否包含区间 (1, 2)。最后，我们将结果打印输出：
True
可以看到，对象 interval_index_left_closed_right_open 包含区间 [1, 2]。
除了上述两种设置方式外，我们还可以创建一个左闭右闭、右闭左开或者左开右闭的 IntervalIndex 对象，读者可以自行尝试。
结论
在本篇文章中，我们介绍了 Pandas 中一个新的数据结构——IntervalIndex，该数据结构可以用来处理一组区间，在检查区间之间的重叠、包含等问题时有着广泛的应用。同时，我们还介绍了如何操作 IntervalIndex 中的各种方法和属性，以及如何通过设置共享闭合端点来实现更精确的区间操作。期望本文能对读者们在实际工作中处理区间数据有所帮助。