Python Pandasのoverlaps()メソッドでIntervalがIntervalArrayの値と重複しているか要素ごとに確認する方法

Pandasのoverlaps()メソッドを使うと、あるInterval（区間）がIntervalArray内の各値と重複しているかどうかを、要素ごとに効率よく確認できます。

ライブラリのインポート

まず、必要なライブラリをインポートします。

import pandas as pd

区間の重複のルール

2つの区間は、閉じた端点を含めて共通の点を1つでも持つ場合に「重複している」とみなされます。一方、開いた端点のみが一致している場合は、重複とは判断されません。

IntervalArrayの作成

pd.arrays.IntervalArray.from_tuples()を使って、タプルのリストからIntervalArrayを作成します。

intervals = pd.arrays.IntervalArray.from_tuples([(10, 20), (15, 35)])

作成したIntervalArrayを表示して確認しましょう。

print("IntervalArray...\n", intervals)

overlaps()で重複を確認する

比較対象となるInterval（ここでは(12, 30]）を引数に渡し、IntervalArrayの各区間との重複を要素ごとにチェックします。結果はブール値（True/False）の配列として返されます。

print("\nDoes interval overlaps values in the IntervalArray...\n", intervals.overlaps(pd.Interval(12, 30)))

サンプルコード全体

以下に完全なコード例を示します。

import pandas as pd

# 閉じた端点を含む共通の点がある場合、2つの区間は重複しているとみなされる
# 開いた端点のみが共通の場合は重複しない
# IntervalArrayを作成
intervals = pd.arrays.IntervalArray.from_tuples([(10, 20), (15, 35)])

# IntervalArrayを表示
print("IntervalArray...\n", intervals)

# 各区間の長さを表示
print("\nInterval length...\n", intervals.length)

# IntervalがIntervalArrayの値と重複しているか要素ごとに確認
print("\nDoes interval overlaps values in the IntervalArray...\n", intervals.overlaps(pd.Interval(12, 30)))

実行結果

上記のコードを実行すると、次のような出力が得られます。

IntervalArray...
<IntervalArray>
[(10, 20], (15, 35]]
Length: 2, dtype: interval[int64, right]

Interval length...
Int64Index([10, 20], dtype='int64')

Does interval overlaps values in the IntervalArray...
[ True True]

この結果から、区間(12, 30]は配列内のどちらの区間(10, 20]および(15, 35]とも共通部分を持つため、両方に対してTrueが返されていることがわかります。