PythonPandas-間隔に値が含まれているかどうかを要素ごとに確認します

Intervalsに値が含まれているかどうかを要素ごとに確認するには、 array.contains（）を使用します メソッド。

まず、必要なライブラリをインポートします-

import pandas as pd

分割のような配列から新しいIntervalArrayを構築します-

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

間隔を表示する-

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

間隔に特定の値が含まれているかどうかを確認します-

print("\nDoes the Intervals contain the value? \n",array.contains(3.5))

例

以下はコードです-

import pandas as pd

# Construct a new IntervalArray from an array-like of splits
array = pd.arrays.IntervalArray.from_breaks([0, 1, 2, 3, 4, 5])

# Display the IntervalArray
print("Our IntervalArray...\n",array)

# Getting the length of IntervalArray
# Returns an Index with entries denoting the length of each Interval in the IntervalArray
print("\nOur IntervalArray length...\n",array.length)

# midpoint of each Interval in the IntervalArray as an Index
print("\nThe midpoint of each interval in the IntervalArray...\n",array.mid)

# get the right endpoints
print("\nThe right endpoints of each Interval in the IntervalArray as an Index...\n",array.right)

print("\nDoes the Intervals contain the value? \n",array.contains(3.5))

出力

これにより、次のコードが生成されます-

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

Our IntervalArray length...
Int64Index([1, 1, 1, 1, 1], dtype='int64')

The midpoint of each interval in the IntervalArray...
Float64Index([0.5, 1.5, 2.5, 3.5, 4.5], dtype='float64')

The right endpoints of each Interval in the IntervalArray as an Index...
Int64Index([1, 2, 3, 4, 5], dtype='int64')

Does the Intervals contain the value?
[False False False True False]