pandas.IntervalIndex # 熊猫类 。IntervalIndex ( data , close = None , dtype = None , copy = False , name = None , verify_integrity = True ) [来源] # 在同一侧闭合的区间的不可变索引。 参数: 类似数据数组(一维)类似数组 (ndarray, DateTimeArray, TimeDeltaArray),包含用于构建 IntervalIndex 的 Interval 对象。 关闭{'left', 'right', 'both', 'neither'}, 默认 'right'间隔是否在左侧、右侧、两者都闭合或都不闭合。 dtype dtype 或 None,默认 None如果没有,将推断 dtype。 复制bool,默认 False复制输入数据。 名称对象,可选要存储在索引中的名称。 verify_integrity bool, 默认 True验证 IntervalIndex 是否有效。 也可以看看 Index基本 pandas 索引类型。 Interval有界切片状区间; IntervalIndex 的元素。 interval_range函数创建固定频率的IntervalIndex。 cut将值分入离散区间。 qcut根据等级或样本分位数将值分入相同大小的区间。 笔记 请参阅用户指南 了解更多信息。 例子 新的IntervalIndex通常使用以下方式构建 interval_range(): >>> pd.interval_range(start=0, end=5) IntervalIndex([(0, 1], (1, 2], (2, 3], (3, 4], (4, 5]], dtype='interval[int64, right]') 也可以使用构造方法之一来构造它:IntervalIndex.from_arrays()、 IntervalIndex.from_breaks()和IntervalIndex.from_tuples()。 请参阅文档字符串interval_range和提到的构造函数方法中的更多示例。 属性 closed 描述间隔包含端的字符串。 is_empty 指示区间是否为空,即不包含点。 is_non_overlapping_monotonic 返回一个布尔值,IntervalArray 是否不重叠且单调。 is_overlapping 如果 IntervalIndex 具有重叠间隔,则返回 True,否则返回 False。 values 返回一个表示索引中数据的数组。 左边 正确的 中 长度 方法 from_arrays(左、右[、关闭、名称、...]) 从定义左边界和右边界的两个数组构造。 from_tuples(数据[,关闭,名称,副本,数据类型]) 从类似数组的元组构造一个 IntervalIndex。 from_breaks(breaks[, 关闭, 名称, 副本, dtype]) 从分割数组构造一个 IntervalIndex。 contains(*args, **kwargs) 按元素检查间隔是否包含该值。 overlaps(*args, **kwargs) 按元素检查 Interval 是否与 IntervalArray 中的值重叠。 set_closed(*args, **kwargs) 返回在指定一侧闭合的相同 IntervalArray。 to_tuples(*args, **kwargs) 返回 (left, right) 形式的元组的 ndarray(如果 self 是 IntervalArray)或 Index(如果 self 是 IntervalIndex)。