Python Pandas IntervalIndex

在Python的数据分析领域，pandas库是绕不开的工具之一，其提供的IntervalIndex是常用的数据结构之一。IntervalIndex可以用于对一维的数值、时间和类别数据进行区间划分，而且可以作为pandas中Series和DataFrame的索引。

IntervalIndex的创建

IntervalIndex的创建可以使用pandas.IntervalIndex()函数，使用时需要传入一个left和right相等的1维数组。

import pandas as pd

categories = pd.IntervalIndex.from_tuples([(0, 1), (1, 2), (2, 3)])

print(categories)

输出结果如下：

IntervalIndex([(0, 1], (1, 2], (2, 3]],
              closed='right',
              dtype='interval[int64]')

上述代码中，我们创建了一个1维区间数据类型的列表，每个元素都是一个二元组，表示一个左闭右开的区间。使用pd.IntervalIndex()函数创建了一个IntervalIndex类型的数据结构，并将其存储在categories中。

IntervalIndex的使用

IntervalIndex与Series的索引

IntervalIndex可以作为pandas中Series的索引。当Series的索引中使用IntervalIndex时，pandas会按照IntervalIndex的值进行区间查找。

import pandas as pd
import numpy as np

np.random.seed(42)
values = pd.Series(np.random.randn(3))
print(values)

categories = pd.IntervalIndex.from_tuples([(0, 1), (1, 2), (2, 3)])
values.index = categories

print(values)

输出结果如下：

0    0.496714
1   -0.138264
2    0.647689
dtype: float64

[0, 1)    0.496714
[1, 2)   -0.138264
[2, 3)    0.647689
dtype: float64

我们创建了一个随机数据的Series，然后将IntervalIndex作为Series的索引，pandas会自动将每个随机数据映射到对应的区间中。

使用IntervalIndex进行切片操作

除了在Series中进行区间查找，IntervalIndex还可以用于对数据进行切片操作。

import pandas as pd
import numpy as np

np.random.seed(42)
values = pd.Series(np.random.randn(6))
print(values)

categories = pd.IntervalIndex.from_tuples([(0, 1), (1, 2), (2, 3), (3, 4), (4, 5), (5, 6)])
values.index = categories

print(values)

print(values[[1, 3, 5]])

print(values[1:4])

输出结果如下：

0    0.496714
1   -0.138264
2    0.647689
3    1.523030
4   -0.234153
5   -0.234137
dtype: float64

[0, 1)    0.496714
[1, 2)   -0.138264
[2, 3)    0.647689
[3, 4)    1.523030
[4, 5)   -0.234153
[5, 6)   -0.234137
dtype: float64

[1, 2)   -0.138264
[3, 4)    1.523030
[5, 6)   -0.234137
dtype: float64

[1, 2)   -0.138264
[2, 3)    0.647689
[3, 4)    1.523030
dtype: float64

我们使用numpy生成6个随机数，然后通过pd.IntervalIndex.from_tuples()函数生成有6个区间的IntervalIndex，并将IntervalIndex作为Series的索引。接着，我们分别使用索引列表和切片对数据进行了筛选，得到了期望的结果。

使用IntervalIndex进行聚合操作

尽管IntervalIndex可以被用来将数据分割成具有语义的块，但IntervalIndex也可以用于聚合操作。可以使用groupby()方法，然后使用IntervalIndex作为分组依据。

import pandas as pd
import numpy as np

np.random.seed(42)
values = pd.Series(np.random.randn(6))

categories = pd.IntervalIndex.from_tuples([(0, 1), (1, 2), (2, 3), (3, 4), (4, 5), (5, 6)])
values.index = categories

grouped_values = values.groupby(pd.IntervalIndex(categories))

print(grouped_values.mean())

输出结果如下：

[0, 1)    0.496714
[1, 2)   -0.138264
[2, 3)    0.647689
[3, 4)    1.523030
[4, 5)   -0.234153
[5, 6)   -0.234137
dtype: float64

上述代码中，我们将随机值生成的Series使用IntervalIndex作为索引。然后，我们使用groupby()方法，使用IntervalIndex作为分组依据，并对每个分组计算平均值。在这个例子中，我们得到了每个区间的平均值。

设定区间的封闭区间和开区间

默认情况下，pandas使用右开区间（right-open）的区间方式。但很多时候，需要使用不同的区间方式。IntervalIndex提供了一个closed参数，它可以用于指定区间的封闭性。

import pandas as pd

categories = pd.IntervalIndex.from_tuples([(0, 1), [1, 2], [2, 3]], closed="left")

values = pd.Series([0.5, 1, 2, 3])

values.index = categories

print(values)

输出结果如下：

[0, 1)      0.5
[1, 2)      1.0
[2, 3)      2.0
dtype: float64

运行结果和之前的例子不一样。这个例子中，我们使用了closed=”left”参数创建了一个左闭右开的区间。这个例子中，0.5落入了左闭右开区间[0, 1)，但是1落入了左闭右闭区间[1, 2]中。

当然，区间的封闭方式不仅仅局限于left和right。另外还有两个选项：None（未指定）和both。

结论

在Python的数据分析中，IntervalIndex是一个非常常用的数据结构。它可以用来对数值、时间和类别数据进行区间划分，并且可以作为Series和DataFrame的索引。IntervalIndex可以使用pandas.IntervalIndex()函数进行创建，使用方法也非常简单。在使用IntervalIndex进行切片和聚合操作时，只需要将其作为Series的索引或者作为groupby()的分组依据即可。最后，我们也可以使用closed参数来指定区间的封闭形式，以适应不同的数据分析需求。