pandas.arrays.IntervalArray#

class pandas.arrays.IntervalArray(data, closed=None, dtype=None, copy=False, verify_integrity=True)[源代码][源代码]#

用于闭合在同一边的区间数据的 Pandas 数组。

参数:

数据类数组（一维）: 类似数组的对象（ndarray, DateTimeArray, TimeDeltaArray），包含从中构建IntervalArray的Interval对象。
closed{‘left’, ‘right’, ‘both’, ‘neither’}, 默认 ‘right’: 区间是否在左侧、右侧、两侧或不闭合。
dtypedtype 或 None, 默认 None: 如果为 None，dtype 将被推断。
复制bool, 默认 False: 复制输入数据。
verify_integritybool, 默认为 True: 验证 IntervalArray 是否有效。

属性

`左`	将 IntervalArray 中每个 Interval 的左端点作为 Index 返回。
`右`	将 IntervalArray 中每个 Interval 的右端点作为 Index 返回。
`闭合`	描述区间包含侧的字符串。
`中点`	将 IntervalArray 中的每个 Interval 的中点作为 Index 返回。
`长度`	返回一个索引，其中每个条目表示每个区间的长度。
`is_empty`	指示一个区间是否为空，即它不包含任何点。
`is_non_overlapping_monotonic`	返回一个布尔值，表示 IntervalArray/IntervalIndex 是否是非重叠且单调的。

方法

`from_arrays`(left, right[, closed, copy, dtype])	从定义左右边界的两个数组构造。
`from_tuples`(数据[, 闭合, 复制, 数据类型])	从类似数组的元组构建一个 IntervalArray。
`from_breaks`(breaks[, closed, copy, dtype])	从分割数组构造一个 IntervalArray。
`包含`(其他)	检查逐元素区间是否包含该值。
`重叠`(其他)	检查元素是否与 IntervalArray 中的值重叠。
`set_closed`(closed)	返回一个在指定侧闭合的相同 IntervalArray。
`to_tuples`([na_tuple])	返回一个 ndarray（如果 self 是 IntervalArray）或 Index（如果 self 是 IntervalIndex），形式为 (left, right) 的元组。

参见

备注

更多信息请参见用户指南。

例子

一个新的 IntervalArray 可以直接从一个类似数组的 Interval 对象集合中构造：

>>> pd.arrays.IntervalArray([pd.Interval(0, 1), pd.Interval(1, 5)])
<IntervalArray>
[(0, 1], (1, 5]]
Length: 2, dtype: interval[int64, right]