pandas.间隔# 熊猫类 。间隔# 实现 Interval 的不可变对象,一个有界的切片状间隔。 参数: 左可排序标量区间的左边界。 右可序标量区间的右界。 关闭{'right', 'left', 'both', 'neither'}, 默认 'right'区间是否在左侧、右侧、两者都闭合或都不闭合。更详细的解释请参见注释。 也可以看看 IntervalIndex全部在同一侧闭合的 Interval 对象的索引。 cut将连续数据转换为离散箱(区间对象的分类)。 qcut根据分位数将连续数据转换为箱(区间对象的分类)。 Period代表一段时间。 笔记 left和right 的参数必须来自同一类型,必须能够比较它们并且它们必须满足。left <= right 闭区间(在数学中用方括号表示)包含其端点,即闭区间的特征在于条件。这就是代表的意思。开区间(在数学中用括号表示)不包含其端点,即开区间的特征在于条件。这就是代表的意思。区间也可以是半开或半闭的,即用()描述,也可以用( )描述。[0, 5]0 <= x <= 5closed='both'(0, 5)0 < x < 5closed='neither'[0, 5)0 <= x < 5closed='left'(0, 5]0 < x <= 5closed='right' 例子 可以构建不同类型的间隔,例如数字间隔: >>> iv = pd.Interval(left=0, right=5) >>> iv Interval(0, 5, closed='right') 您可以检查一个元素是否属于它,或者它是否包含另一个区间: >>> 2.5 in iv True >>> pd.Interval(left=2, right=5, closed='both') in iv True 您可以测试边界 ( closed='right', so ):0 < x <= 5 >>> 0 in iv False >>> 5 in iv True >>> 0.0001 in iv True 计算它的长度 >>> iv.length 5 您可以在 Interval 上使用+和*进行操作,并且该操作应用于其每个边界,因此结果取决于绑定元素的类型 >>> shifted_iv = iv + 3 >>> shifted_iv Interval(3, 8, closed='right') >>> extended_iv = iv * 10.0 >>> extended_iv Interval(0.0, 50.0, closed='right') 要创建时间间隔,您可以使用时间戳作为界限 >>> year_2017 = pd.Interval(pd.Timestamp('2017-01-01 00:00:00'), ... pd.Timestamp('2018-01-01 00:00:00'), ... closed='left') >>> pd.Timestamp('2017-01-01 00:00') in year_2017 True >>> year_2017.length Timedelta('365 days 00:00:00') 属性 closed 描述间隔包含端的字符串。 closed_left 检查左侧区间是否闭合。 closed_right 检查区间右侧是否闭合。 is_empty 指示区间是否为空,即不包含点。 left 区间的左边界。 length 返回间隔的长度。 mid 返回间隔的中点。 open_left 检查左侧间隔是否打开。 open_right 检查右侧间隔是否打开。 right 区间的右界。 方法 overlaps(其他) 检查两个 Interval 对象是否重叠。