Python Pandas - 区間が分割配列から作成したIntervalArrayの値と重複するかどうかを要素ごとに確認する

分割（breaks）の配列から作成した IntervalArray に対して、ある区間が各要素と重複しているかどうかを要素ごとに確認するには、array.overlaps() メソッドを使用します。このメソッドは、指定した区間とIntervalArray内の各区間を比較し、重複していれば True、そうでなければ False をブール値の配列として返します。

必要な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

IntervalArrayの作成

2つの区間は、閉じた端点を含む共通の点を持つ場合に「重複している」とみなされます。一方、開いた端点のみが共通する場合は重複とは判定されない点に注意してください。

ここでは、分割の配列から新しいIntervalArrayを作成します。

array = pd.arrays.IntervalArray.from_breaks([0, 1, 2, 3, 4, 5])

from_breaks() に渡したリスト [0, 1, 2, 3, 4, 5] の隣接する数値同士が区間の境界となり、5つの区間が生成されます。

IntervalArrayの表示

作成したIntervalArrayを表示して確認します。

print("Our IntervalArray...\n", array)

区間の重複を確認する

overlaps() メソッドに比較対象の区間 pd.Interval(2.5, 3.2) を渡して、重複の有無をチェックします。

print("\nDoes the Interval overlaps the values in the IntervalArray", array.overlaps(pd.Interval(2.5, 3.2)))

完全なコード例

以下に全体のコードを示します。

import pandas as pd

# 閉じた端点を含む共通の点を持つ場合、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する区間は重複しない。
# 分割の配列から新しいIntervalArrayを作成
array = pd.arrays.IntervalArray.from_breaks([0, 1, 2, 3, 4, 5])

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

# 重複の有無を確認
print("\nDoes the Interval overlaps the values in the IntervalArray", array.overlaps(pd.Interval(2.5, 3.2)))

出力結果

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。

Our IntervalArray...
<IntervalArray>
[(0, 1], (1, 2], (2, 3], (3, 4], (4, 5]]
Length: 5, dtype: interval[int64, right]

Does the Interval overlaps the values in the IntervalArray [False False True True False]

結果の解釈

出力を見ると、区間 (2.5, 3.2] は (2, 3] および (3, 4] と共通の範囲を持つため、対応する位置の結果が True になっています。それ以外の区間とは重複していないため False が返されています。このように overlaps() を使えば、複数の区間との重複関係を一度に効率的に判定できます。