Python Pandas – 返回IntervalArray中每个Interval的左端点作为索引

在Python Pandas中，一种有用的数据结构是
“`IntervalArray“`，可以用于表示一组相邻的区间。我们可以使用“`IntervalArray“`直接对包含Interval的pandas数据框进行计算。然而，当需要将一个“`IntervalArray“`转换为一个pandas数据框时，我们将不得不解决如何使用每个Interval的左端点作为索引的问题。 在这篇文章中，我们将分享如何使用简单的代码来实现这一目标。

IntervalArray – 定义和使用

“`IntervalArray“`是pandas中的数组数据类型，它能够表示一系列相邻或重叠的区间。类似于Python中的“`range“`对象，“`IntervalArray“`中的元素不是直接存储区间的值，而是存储区间的左右端点。通过指定端点的坐标，我们可以用“`IntervalArray“`轻松表示几乎任何类型的区间。

让我们来看一个简单的例子。假设我们有一个包含整数的列表
“`[1, 3, 5, 7, 9, 11]“`，我们需要将它们分成相邻的区间，每个区间的长度为2，并创建一个包含这些区间的“`IntervalArray“`。我们可以使用以下代码来完成此操作：

import pandas as pd

int_list = [1, 3, 5, 7, 9, 11]
intervals = pd.arrays.IntervalArray.from_arrays(int_list[:-1], int_list[1:], closed='left')

在这里，
“`int_list[:-1]“`表示列表中的所有元素，除了最后一个元素，“`int_list[1:]“`表示列表中的所有元素，除了第一个元素。通过这种方式，我们将列表中的相邻整数（例如，1和3，5和7）转换为一个“`IntervalArray“`。

现在，我们可以打印
“`intervals“`变量的值来查看结果：

print(intervals)

输出结果如下：

IntervalArray([(1, 3], (3, 5], (5, 7], (7, 9], (9, 11]],
              closed='left',
              dtype='interval[int64]')

“`IntervalArray“`实际上只是一组区间的左右端点的一个数组。所以，“`(1, 3]“`表示区间1到3，左侧包含1，但右侧不包含3。

我们可以使用
“`IntervalArray“`的类似于列表的语法来访问元素。例如：

print(intervals[0])  # 输出 (1, 3]

将IntervalArray的左端点用作索引

现在，我们已经知道如何使用
“`IntervalArray“`的左右端点创建“`IntervalArray“`。然而，在有些情况下，我们可能希望将“`IntervalArray“`中每个“`Interval“`的左端点用作索引。

假设我们有一个名为
“`data“`的数据框，其中包含一个“`IntervalArray“`列，我们希望使用每个“`Interval“`的左端点作为索引而不是使用“`Interval“`本身。下面的代码演示了如何实现这一目标：

import pandas as pd

# 创建一个包含IntervalArray的数据框
data = pd.DataFrame({'A': ['abc', 'def', 'ghi', 'jkl', 'mno', 'pqr'],
                     'B': pd.arrays.IntervalArray.from_arrays([1, 3, 5, 7, 9, 11],
                                                              [3, 5, 7, 9, 11, 13],
                                                              closed='left')})

# 将IntervalArray的左端点作为新的索引
data.index = data['B'].map(lambda x: x.left)

# 删除IntervalArray列
data.drop('B', axis=1, inplace=True)

print(data)

在这里，我们创建了一个名为
“`data“`的数据框，其中包含两列：`A`和`B`。`B`列是一个`IntervalArray`，其值与我们之前使用的相同。

我们使用了map函数和lambda表达式来应用函数
“`x.left“`到“`B“`列中的每个元素。函数`x.left`返回每个`Interval`的左端点。

data.index是新索引的名称。我们使用data['B'].map(...)作为索引值，这将创建一个新的Series，该系列使用IntervalArray的左端点作为索引，并将
“`Series“`赋给“`data.index“`。

最后，我们使用drop函数删除B列，因为我们已经使用左端点作为索引。

下面是输出结果：

        A
1     abc
3     def
5     ghi
7     jkl
9     mno
11    pqr

可以看到，
“`IntervalArray“`的左端点已成功地用作索引。

总结

在这篇文章中，我们学习了如何使用
“`IntervalArray“`来表示相邻或重叠的区间。我们还展示了如何使用“`IntervalArray“`中每个“`Interval“`的左端点作为pandas数据框的索引。希望这篇文章可以协助你的日常工作，提高你的效率。