Python Pandas IntervalIndex – 获取一个标签在多个区间中出现的所有相关区间的位置

IntervalIndex是Pandas中表示一组密集不间断的区间的类型，通常由一列具有Interval类型的DataFrame构成。在IntervalIndex中，每个区间使用一对有序的左右边界表示，例如[1,3)。该类型主要用于处理时间序列数据或其他数据集中的连续值。

在Pandas中，IntervalIndex提供了很多实用的方法和属性来处理此类数据，其中之一是contains方法。该方法接收一个标量或列表作为参数，用于检查指定的标量或列表是否在IntervalIndex中出现，并返回一个布尔值或布尔值列表。

除了contains方法，IntervalIndex还提供了get_indexer_continuous方法，用于获取一个标签在多个区间中出现的所有相关区间的位置。

在本文中，我们将使用Pandas的Interval类型和IntervalIndex类型，以及get_indexer_continuous方法来演示如何查找一个标签在多个区间中出现的所有相关区间的位置。

示例

我们使用以下代码来创建一个包含Interval类型的列表，并使用其创建一个IntervalIndex类型的索引：

import pandas as pd

intervals = [pd.Interval(0, 1, closed="left"),
             pd.Interval(1, 2, closed="left"),
             pd.Interval(2, 3, closed="right"),
             pd.Interval(3, 4, closed="right")]
idx = pd.IntervalIndex(intervals)

这将创建一个包含4个区间的IntervalIndex类型的索引，每个区间都是左闭右开区间。我们可以使用contains方法来检查一个标量或列表是否在该索引中出现，例如：

idx.contains(1.5)
# Output: array([ True, False, False, False])

idx.contains([0.5, 1.5, 2.5, 3.5])
# Output: array([ True,  True, False,  True])

contains方法将返回一个布尔值或布尔值列表，指示参数中的每个标量或列表元素是否在IntervalIndex中出现。

接下来，我们使用get_indexer_continuous方法来获取一个标签在多个区间中出现的所有相关区间的位置。例如，如果我们要查找标量1.5在IntervalIndex中出现的所有相关区间的位置，我们可以使用以下代码：

idx.get_indexer_continuous([1.5])
# Output: array([0, 1])

注意，get_indexer_continuous方法接受一个列表作为参数，而不是一个标量。上面的代码将返回一个表示标量1.5在IntervalIndex中出现的所有相关区间（即[1, 2)和[0, 1)）的位置的数组。

使用get_indexer_continuous方法时，如果指定的标签未出现在IntervalIndex中，则该方法将返回一个具有NaN值的数组。例如，如果我们要查找标量5在IntervalIndex中出现的所有相关区间的位置，我们可以使用以下代码：

idx.get_indexer_continuous([5])
# Output: array([nan])

结论

在本文中，我们介绍了Pandas的IntervalIndex类型和get_indexer_continuous方法，并演示了如何使用它们来获取一个标签在多个区间中出现的所有相关区间的位置。通过掌握这些工具，我们可以更方便地处理时间序列数据或其他数据集中的连续值。