pandas.IntervalIndex#

class pandas.IntervalIndex(data, closed=None, dtype=None, copy=None, name=None, verify_integrity=True)[源代码]#

同侧闭合的区间的不变索引。

参数:
data类数组（一维）

用于构建 IntervalIndex 的类似数组的对象（ndarray、DateTimeArray、TimeDeltaArray），包含 Interval 对象。

closed{‘left’, ‘right’, ‘both’, ‘neither’}, 默认 ‘right’

区间是左闭、右闭、双闭还是双开。

dtypedtype 或 None，默认为 None

如果为 None，则会推断 dtype。

copybool，默认为 None

是否复制输入数据，仅对数组、Series 和 Index 输入有效（对于其他输入，例如列表，总之会创建一个新数组）。对于数组输入，默认为 True，对于 Index/Series，默认为 False。设置为 False 时，请自行承担风险（如果您知道输入数据不会在其他地方被修改）。设置为 True 时，强制预先复制 Series/Index 输入。

nameobject，可选

存储在索引中的名称。

verify_integritybool, default True

验证 IntervalIndex 是否有效。

属性

左

返回 IntervalIndex 中区间的左边界。

右

返回 IntervalIndex 中区间的右边界。

closed

描述区间包含的边的字符串。

中间

将 IntervalIndex 中每个区间的中间点作为 Index 返回。

length

计算 IntervalIndex 中每个区间的长度。

is_empty

指示区间是否为空，意味着它不包含任何点。

is_non_overlapping_monotonic

返回一个布尔值，指示 IntervalArray/IntervalIndex 是否无重叠且单调。

is_overlapping

如果 IntervalIndex 包含重叠的区间，则返回 True，否则返回 False。

values

返回表示 Index 中数据的数组。

Methods

from_arrays(left, right[, closed, name, ...])

从定义左右边界的两个数组构造。

from_tuples(data[, closed, name, copy, dtype])

从元组的类数组对象构造 IntervalIndex。

from_breaks(breaks[, closed, name, copy, dtype])

从分割数组构造 IntervalIndex。

contains(other)

逐元素检查区间是否包含该值。

overlaps(other)

逐元素检查一个区间是否与 IntervalArray 中的值重叠。

set_closed(closed)

返回一个在指定侧封闭的相同 IntervalArray。

to_tuples([na_tuple])

返回一个 ndarray（如果 self 是 IntervalArray）或 Index（如果 self 是 IntervalIndex），其中包含形式为 (left, right) 的元组。

另请参阅

索引

基础 pandas Index 类型。

Interval

一个有界切片式区间； IntervalIndex 的元素。

interval_range

创建固定频率 IntervalIndex 的函数。

cut

将值分箱到离散的区间中。

qcut

根据排名或样本分位数将值分箱到大小相等的区间中。

注意

更多信息请参阅用户指南。

示例

通常使用 interval_range() 构建新的 IntervalIndex。

>>> pd.interval_range(start=0, end=5)
IntervalIndex([(0, 1], (1, 2], (2, 3], (3, 4], (4, 5]],
              dtype='interval[int64, right]')

也可以使用其构造方法之一来构建：IntervalIndex.from_arrays()、IntervalIndex.from_breaks() 和 IntervalIndex.from_tuples()。

在 interval_range 和上述构造方法的方法文档字符串中可以找到更多示例。

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