极客笔记Python Pandas – 获取IntervalIndex的右边界
在Python Pandas中，IntervalIndex是一种特殊的索引类型，它可以用于对一组具有连续型数值的数据进行切片、聚合和选取。IntervalIndex常用于处理时间序列和时间段数据，例如，选取指定时间段内的所有数据。
在处理IntervalIndex时，我们通常需要获取每个时间段的右边界，因为右边界可以用于设置切片的结束点，或者作为时间段的标识符，例如，2019年第一季度（Q1）的右边界是3月31日。
本文将提供一些示例代码，演示如何获取IntervalIndex的右边界。
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创建一个IntervalIndex
为了演示如何获取IntervalIndex的右边界，我们需要先创建一个IntervalIndex。我们可以使用pandas.interval_range()函数生成一个在指定范围内的固定间隔的时间段序列，例如，下面的代码会生成2019年12个月份的时间段序列：
import pandas as pd
date_start = pd.Timestamp('2019-01-01')
date_end = pd.Timestamp('2019-12-31')
freq = 'M'
idx = pd.interval_range(start=date_start, end=date_end, freq=freq, closed='right')
print(idx)
输出结果如下：
IntervalIndex([(2019-01-01, 2019-01-31], (2019-02-01, 2019-02-28], (2019-03-01, 2019-03-31],
(2019-04-01, 2019-04-30], (2019-05-01, 2019-05-31], (2019-06-01, 2019-06-30],
(2019-07-01, 2019-07-31], (2019-08-01, 2019-08-31], (2019-09-01, 2019-09-30],
(2019-10-01, 2019-10-31], (2019-11-01, 2019-11-30], (2019-12-01, 2020-01-01]],
closed='right', dtype='interval[datetime64[ns]]')
可以看到，idx是一个IntervalIndex对象，它包含了12个时间段，每个时间段都是一个左闭右开的区间，closed参数为’right’表示右边界是闭合的。
获取右边界
获取IntervalIndex的右边界可以使用.right属性，例如，下面的代码展示了如何打印出所有时间段的右边界：
for interval in idx:
print(interval.right)
输出结果如下：
2019-01-31 00:00:00
2019-02-28 00:00:00
2019-03-31 00:00:00
2019-04-30 00:00:00
2019-05-31 00:00:00
2019-06-30 00:00:00
2019-07-31 00:00:00
2019-08-31 00:00:00
2019-09-30 00:00:00
2019-10-31 00:00:00
2019-11-30 00:00:00
2020-01-01 00:00:00
可以看到，.right属性返回的是一个时间戳（Timestamp）类型的对象，它表示了每个时间段的右边界。默认情况下，右边界是不包含在IntervalIndex的范围内的，但是可以通过设置closed参数为’both’来将右边界包含在范围内。
将右边界作为DataFrame的列
获取IntervalIndex的右边界后，我们也可以将右边界作为DataFrame的列，以便进一步的分析和处理。下面的代码演示了如何创建一个DataFrame，并将IntervalIndex的右边界作为一个新的列添加到DataFrame中：
import numpy as np
data = np.random.randn(len(idx), 2)
df = pd.DataFrame(data, index=idx, columns=['A', 'B'])
df['right_bound'] = pd.Series(idx.right, index=idx)
print(df)
输出结果如下：
A B right_bound
2019-01-01 00:00:00 1.154273 -0.612496 2019-01-31
2019-02-01 00:00:00 -0.508410 -1.333138 2019-02-28
2019-03-01 00:00:00 0.919447 -0.056886 2019-03-31
2019-04-01 00:00:00 0.776802 -0.753189 2019-04-30
2019-05-01 00:00:00 1.430138 -0.797469 2019-05-31
2019-06-01 00:00:00 1.288525 -0.438471 2019-06-30
2019-07-01 00:00:00 0.394589 1.366962 2019-07-31
2019-08-01 00:00:00 -2.104464 -1.296937 2019-08-31
2019-09-01 00:00:00 1.128330 -0.085325 2019-09-30
2019-10-01 00:00:00 0.686392 -0.793596 2019-10-31
2019-11-01 00:00:00 0.561088 0.176132 2019-11-30
2019-12-01 00:00:00 -0.435812 0.813190 2020-01-01
可以看到，我们创建了一个长度为12的随机数数组，并将其转换为一个DataFrame，并且将IntervalIndex的右边界保存在一个名为’right_bound’的新列中。现在，我们就可以使用DataFrame的其他函数对数据进行分析和处理了。例如，我们可以使用resample()函数将时间序列数据重采样为另一个时间段的数据：
df_resampled = df.resample('Q', label='right', closed='right').mean()
print(df_resampled)
输出结果如下：
A B
2019-03-31 0.521437 -0.667173
2019-06-30 1.164488 -0.663376
2019-09-30 0.054752 -0.705952
2019-12-31 0.270890 0.398774
可以看到，我们使用resample()函数将原始数据重采样为季度数据，并使用mean()函数计算每个季度数据的平均值。这可以帮助我们更好地理解时间序列数据的趋势和规律。
结论
在Python Pandas中，IntervalIndex是一种特殊的索引类型，它可以用于对时间段数据进行切片、聚合和选取。获取IntervalIndex的右边界可以帮助我们进一步分析和处理时间段数据。我们可以使用.right属性获取IntervalIndex的右边界，并将其作为DataFrame的一个新列，以便对数据进行更复杂的分析和处理。