Python Pandas – 检查共享封闭端点的两个间隔对象是否重叠

在处理数据时，有时需要检查两个时间间隔对象是否重叠。本文将介绍如何使用Python的Pandas库来快速检查共享封闭端点的两个间隔对象是否重叠。

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检查间隔是否重叠

Pandas库提供了一个名为Interval的类，用于表示一个封闭的间隔。可以将两个Interval对象传递给overlaps方法，用于检查这两个对象是否重叠。示例如下：

import pandas as pd

# 创建两个时间间隔对象
interval1 = pd.Interval(left=0, right=5, closed="both")
interval2 = pd.Interval(left=3, right=10, closed="both")

# 检查两个间隔是否重叠
print(interval1.overlaps(interval2))  # True

上述代码中，使用pd.Interval创建了两个时间间隔对象interval1和interval2，然后使用overlaps方法来检查它们是否重叠，返回值为True。

pd.Interval的常用参数如下：

left：左端点，可以是整数、浮点数、日期、时间等
right：右端点，同left
closed：间隔的开闭端点，接受以下值：
- “left”：左端点开
- “right”：右端点开
- “both”：两个端点都闭，即封闭的间隔
- “neither”：两个端点都开，即开放的间隔

示例代码如下：

# 创建一个封闭的间隔对象
interval = pd.Interval(left=0, right=10, closed="both")
print(interval)
# [0, 10]

# 创建一个开放的间隔对象
interval = pd.Interval(left=0, right=10, closed="neither")
print(interval)
# (0, 10)

# 创建一个左端点开的间隔对象
interval = pd.Interval(left=0, right=10, closed="left")
print(interval)
# (0, 10]

# 创建一个右端点开的间隔对象
interval = pd.Interval(left=0, right=10, closed="right")
print(interval)
# [0, 10)

检查数据框中的间隔是否重叠

如果需要在数据框中检查多个时间间隔对象是否重叠，可以使用overlaps方法和布尔索引。示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建一个包含多个间隔的数据框
df = pd.DataFrame({
    "Interval 1": [pd.Interval(left=0, right=5, closed="both"), pd.Interval(left=10, right=15, closed="both")],
    "Interval 2": [pd.Interval(left=-5, right=2, closed="both"), pd.Interval(left=8, right=12, closed="both")]
})
print(df)

# 检查两个间隔是否重叠
overlap_mask = df["Interval 1"].overlaps(df["Interval 2"])
print(overlap_mask)
# 0     True
# 1    False
# dtype: bool

# 找出重叠的间隔
overlapping_intervals = df.loc[overlap_mask, :]
print(overlapping_intervals)
#        Interval 1      Interval 2
# 0     [0, 5]    [-5, 2]

上述代码中，创建一个数据框df，其中包含两列，每列都是一个带有两个时间间隔的Series对象。使用overlaps方法检查这两列时间间隔是否重叠，返回一个布尔数组。将这个数组用作loc方法的索引，找出重叠的间隔。