Python Pandas – 检查IntervalIndex中的区间元素是否包含值

Python Pandas是数据科学领域中最常用的工具之一，它具有强大的数据处理和分析能力。其中的IntervalIndex可以轻松地处理时间序列数据，IntervalIndex中的元素是区间。

本文将介绍如何使用Python Pandas中的IntervalIndex，以及如何检查IntervalIndex中的区间元素是否包含值。

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IntervalIndex的介绍

首先，让我们了解下Python Pandas中的IntervalIndex。

IntervalIndex是一种特殊的索引类型，它由一组连续不重叠的数值区间构成。这种索引类型针对时间序列数据非常有用，因为它可以方便地处理数据的周期性和连续性。

IntervalIndex的创建非常简单，可以通过传入一组区间的起始和结束值创建，示例如下：

import pandas as pd

# 创建IntervalIndex
index = pd.IntervalIndex.from_arrays([1, 3, 5], [2, 4, 6])

# 打印IntervalIndex
print(index)

输出如下：

IntervalIndex([(1, 2], (3, 4], (5, 6]],
              closed='right',
              dtype='interval[int64, right]')

IntervalIndex中的元素是区间对象，而非像普通的Index中的元素是单独的值，例如上面的代码中，(1,2]被当作一个元素，(3,4]被当作另一个元素，以此类推。

检查IntervalIndex中的区间元素是否包含值

接下来，让我们来学习如何检查IntervalIndex中的区间元素是否包含值。

IntervalIndex提供了contains()方法可以检查区间对象是否包含指定的值。

例如，我们创建一个IntervalIndex对象，然后使用contains()方法检查该对象是否包含某些值，示例如下：

import pandas as pd

# 创建IntervalIndex
index = pd.IntervalIndex.from_arrays([1, 3, 5], [2, 4, 6])

# 检查区间对象是否包含指定的值
print(index.contains(1.5)) # True
print(index.contains(2))   # False
print(index.contains(3.5)) # True
print(index.contains(5.5)) # False

输出如下：

True
False
True
False

在上面的代码中，我们传入contains()方法的参数可以是单个值，也可以是一个值的列表，返回的结果是一个布尔值的列表。

区间对象的比较

最后，让我们来学习如何比较IntervalIndex中的区间对象。

区间对象可以通过、!= 、<、>、>=、<= 等运算符进行比较。

示例如下：

import pandas as pd

# 创建IntervalIndex
index1 = pd.IntervalIndex.from_arrays([1, 3, 5], [2, 4, 6])
index2 = pd.IntervalIndex.from_arrays([0, 2, 4], [1, 3, 5])

# 比较区间对象
print(index1 == index2)  # False
print(index1 != index2)  # True
print(index1 > index2)   # True
print(index1 >= index2)  # True
print(index1 < index2)   # False
print(index1 <= index2)  # False

输出如下：