Python Pandas——逐个检查区间是否包含某个值

要逐个检查区间是否包含某个值，请使用 array.contains() 方法。

首先，导入所需的库−

import pandas as pd

从类似于数组的拆分构造新的 IntervalArray−

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

展示区间−

print("我们的 IntervalArray...\n",array)

检查区间是否包含特定值−

print("\n区间是否包含值？\n",array.contains(3.5))

更多Pandas文章，请阅读：Pandas教程

示例

以下是代码−

import pandas as pd

# 从类似于数组的拆分构造新的 IntervalArray
array = pd.arrays.IntervalArray.from_breaks([0, 1, 2, 3, 4, 5])

# 显示 IntervalArray
print("我们的 IntervalArray...\n",array)

# 获取 IntervalArray 的长度
# 返回带有表示 IntervalArray 中每个间隔长度的条目的索引
print("\n我们的 IntervalArray长度...\n",array.length)

# 以指数形式表示 IntervalArray 中每个间隔的中点
print("\nIntervalArray中每个区间的中点...\n",array.mid)

# 获取右端点
print("\n以指数形式表示 IntervalArray 中每个间隔的右端点...\n",array.right)

print("\n区间是否包含值？\n",array.contains(3.5))

输出

这将产生以下输出−

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

我们的 IntervalArray长度...
Int64Index([1, 1, 1, 1, 1], dtype='int64')

IntervalArray中每个区间的中点...
Float64Index([0.5, 1.5, 2.5, 3.5, 4.5], dtype='float64')

以指数形式表示 IntervalArray 中每个间隔的右端点...
Int64Index([1, 2, 3, 4, 5], dtype='int64')

区间是否包含值？
[False False False True False]