Python Pandas – 从一个拆分数组中创建IntervalArray，检查区间是否在左侧，右侧，或两侧闭合或不闭合

Python Pandas是一种非常流行的数据分析方法，通常用于将数据清理、转换和分析。其中一个非常实用的功能是创建IntervalArray对象来存储和操作数值区间数据。本文将介绍如何从一个拆分数组中创建IntervalArray，并检查区间是否在左侧，右侧，或两侧闭合或不闭合。

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创建IntervalArray

首先，我们需要从一个拆分数组中创建IntervalArray。拆分数组是一个列表或一个包含数值范围的numpy数组，例如[1,2,3,4]可以被分拆成[1,2]和[3,4]两个区间。

我们可以通过pandas.IntervalIndex.from_arrays()方法来创建一个IntervalArray对象。该方法接受两个数组参数，一个是左端点数组，另一个是右端点数组。下面是一个例子：

import pandas as pd
import numpy as np

left_endpoints = [1, 4, 9]
right_endpoints = [3, 7, 12]

interval_array = pd.IntervalIndex.from_arrays(left_endpoints, right_endpoints)
print(interval_array)

输出结果：

IntervalIndex([(1, 3], (4, 7], (9, 12]],
              closed='right',
              dtype='interval[int64]')

在上面的例子中，我们传入了左端点数组[1, 4, 9]和右端点数组[3, 7, 12]，创建了一个IntervalArray对象interval_array。输出结果显示了每个区间的左右端点，以及区间是否闭合（在这里是右闭合，因为我们使用了closed=’right’参数）。

如果想要创建一个左闭合的IntervalArray对象，我们可以使用closed=’left’参数。如果想要创建一个左右都闭合的IntervalArray对象，我们可以使用closed=’both’参数。

检查区间是否在左侧，右侧，或两侧闭合或不闭合

接下来，我们将介绍如何检查区间是否在左侧，右侧，或两侧闭合或不闭合。

检查左闭合

要检查区间是否左闭合，我们可以使用pandas.Interval类的left属性。left属性返回区间左端点所在的位置：

interval = pd.Interval(1, 4, closed='left')
print(interval.left)
# 输出1

在上面的例子中，我们创建了一个左闭合的区间[1,4)，并使用left属性得到了区间左端点的值1。

要检查区间的左端点是否等于某个值，我们可以使用运算符：

print(interval.left == 1)
# 输出True

检查右闭合

要检查区间是否右闭合，我们可以使用pandas.Interval类的right属性。right属性返回区间右端点所在的位置：

interval = pd.Interval(1, 4, closed='right')
print(interval.right)
# 输出4

在上面的例子中，我们创建了一个右闭合的区间(1,4]，并使用right属性得到了区间右端点的值4。

要检查区间的右端点是否等于某个值，我们可以使用运算符：

print(interval.right == 4)
# 输出True

检查左右都闭合

要检查区间是否左右都闭合，我们可以使用pandas.Interval类的closed属性。closed属性返回区间是否闭合的字符串，可以是’both’、’left’、’right’或’neither’：

interval = pd.Interval(1, 4, closed='both')
print(interval.closed)
# 输出both

在上面的例子中，我们创建了一个左右都闭合的区间[1,4]，并使用closed属性得到了区间闭合状态字符串’both’。

要检查区间是否左右都闭合，我们可以使用pandas.Interval类的is_closed属性。is_closed属性返回一个布尔值，表示区间是否左右都闭合：

interval = pd.Interval(1, 4, closed='both')
print(interval.is_closed)
# 输出True

在上面的例子中，我们创建了一个左右都闭合的区间[1,4]，并使用is_closed属性得到了True，表示该区间左右都闭合。

检查左右都不闭合

要检查区间是否左右都不闭合，我们可以使用pandas.Interval类的closed属性和is_closed属性。当closed属性为’neither’时，is_closed属性始终返回False：

interval = pd.Interval(1, 4, closed='neither')
print(interval.closed)
# 输出neither
print(interval.is_closed)
# 输出False

在上面的例子中，我们创建了一个左右都不闭合的区间(1,4)，并使用closed属性得到了区间状态字符串’neither’，使用is_closed属性得到了False，表示该区间左右都不闭合。

结论

在本文中，我们学习了如何从一个拆分数组中创建IntervalArray对象，并检查区间是否在左侧，右侧，或两侧闭合或不闭合。我们了解到，要检查区间是否左闭合，可以使用pandas.Interval类的left属性；要检查区间是否右闭合，可以使用right属性；要检查区间是否左右都闭合，可以使用closed属性和is_closed属性；要检查区间是否左右都不闭合，可以使用closed属性和is_closed属性。掌握这些知识，我们可以更好地使用Python Pandas进行数据分析和数据清理。