【Python・Pandas】インデックスがIntervalオブジェクトを保持しているか確認する方法

PandasのインデックスがInterval（区間）オブジェクトを保持しているかどうかを確認するには、index.is_interval()メソッドを使用します。このメソッドは、インデックスのすべての値がIntervalオブジェクトである場合にTrueを返し、そうでない場合はFalseを返します。

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

Intervalオブジェクトの作成

pd.Interval()を使って、Intervalオブジェクトを作成します。第1引数に左端の値、第2引数に右端の値を指定します（デフォルトでは右側が閉じた区間になります）。

interval1 = pd.Interval(10, 30)
interval2 = pd.Interval(30, 50)

作成した区間を表示して確認してみましょう。

print("Interval1...\n", interval1)
print("Interval2...\n", interval2)

IntervalオブジェクトからPandasインデックスを作成

作成した2つのIntervalオブジェクトを要素として持つPandasインデックスを作成します。

index = pd.Index([interval1, interval2])

そして、is_interval()メソッドを使って、インデックスの値がIntervalオブジェクトのみで構成されているかどうかをチェックします。

print("\nインデックスはIntervalオブジェクトで構成されていますか？\n", index.is_interval())

完全なコード例

以下に、ここまでの手順をまとめた完全なコードを示します。

import pandas as pd

# Intervalオブジェクトを作成
interval1 = pd.Interval(10, 30)
interval2 = pd.Interval(30, 50)

# 区間を表示
print("Interval1...\n", interval1)
print("Interval2...\n", interval2)

# Intervalオブジェクト1と2からPandasインデックスを作成
index = pd.Index([interval1, interval2])

# Pandasインデックスを表示
print("\nPandas Index...\n", index)

# データのdtypeを返す
print("\ndtypeオブジェクト...\n", index.dtype)

# インデックスの値がIntervalオブジェクトのみかどうかを確認
print("\nインデックスはIntervalオブジェクトで構成されていますか？\n", index.is_interval())

実行結果

上記のコードを実行すると、以下のような出力が得られます。

Interval1...
(10, 30]
Interval2...
(30, 50]

Pandas Index...
IntervalIndex([(10, 30], (30, 50]], dtype='interval[int64, right]')

dtypeオブジェクト...
interval[int64, right]

インデックスはIntervalオブジェクトで構成されていますか？
True

ポイント解説

出力結果からわかるように、Intervalオブジェクトを含むインデックスは自動的にIntervalIndexとして扱われ、dtypeもinterval[int64, right]と表示されます。is_interval()メソッドは、このようなインデックスに対してTrueを返します。

なお、(10, 30]という表記は「10より大きく30以下」の半開区間を意味します。Pandasのデフォルト設定では左側が開いた区間（right）になるため、注意が必要です。区間の開閉を変更したい場合は、pd.Interval()のclosed引数に'left'、'both'、'neither'などを指定できます。