目录
一、用法精讲
766、pandas.Interval.open_left属性
766-1、语法
766-2、参数
766-3、功能
766-4、返回值
766-5、说明
766-6、用法
766-6-1、数据准备
766-6-2、代码示例
766-6-3、结果输出
767、pandas.Interval.open_right属性
767-1、语法
767-2、参数
767-3、功能
767-4、返回值
767-5、说明
767-6、用法
767-6-1、数据准备
767-6-2、代码示例
767-6-3、结果输出
768、pandas.Interval.overlaps方法
768-1、语法
768-2、参数
768-3、功能
768-4、返回值
768-5、说明
768-6、用法
768-6-1、数据准备
768-6-2、代码示例
768-6-3、结果输出
769、pandas.Interval.right属性
769-1、语法
769-2、参数
769-3、功能
769-4、返回值
769-5、说明
769-6、用法
769-6-1、数据准备
769-6-2、代码示例
769-6-3、结果输出
770、pandas.arrays.IntervalArray类
770-1、语法
770-2、参数
770-3、功能
770-4、返回值
770-5、说明
770-6、用法
770-6-1、数据准备
770-6-2、代码示例
770-6-3、结果输出
二、推荐阅读
1、Python筑基之旅
2、Python函数之旅
3、Python算法之旅
4、Python魔法之旅
5、博客个人主页
一、用法精讲
766、pandas.Interval.open_left属性
766-1、语法
# 766、pandas.Interval.open_left属性
pandas.Interval.open_left
Check if the interval is open on the left side.
For the meaning of closed and open see Interval.
Returns:
bool
True if the Interval is not closed on the left-side.766-2、参数
无
766-3、功能
用于指示一个区间是否是左开区间，左开区间意味着区间的左边界是不包含在区间内的。
766-4、返回值
返回一个布尔值，指示该区间的左边界是否是开放的(即不包括该边界)。
766-5、说明
无
766-6、用法
766-6-1、数据准备
无766-6-2、代码示例
# 766、pandas.Interval.open_left属性
import pandas as pd
# 创建一个左开右闭的区间
interval = pd.Interval(1, 5, closed='right')
# 检查左边界是否开放
is_left_open = interval.open_left
print(is_left_open) 766-6-3、结果输出
# 766、pandas.Interval.open_left属性
# True767、pandas.Interval.open_right属性
767-1、语法
# 767、pandas.Interval.open_right属性
pandas.Interval.open_right
Check if the interval is open on the right side.
For the meaning of closed and open see Interval.
Returns:
bool
True if the Interval is not closed on the left-side.767-2、参数
无
767-3、功能
用于指示一个区间是否是右开区间，右开区间意味着区间的右边界是不包含在区间内的。
767-4、返回值
返回一个布尔值，表明该区间的右边界是否是开放的(即不包括该边界)。
767-5、说明
无
767-6、用法
767-6-1、数据准备
无767-6-2、代码示例
# 767、pandas.Interval.open_right属性
import pandas as pd
# 创建一个左闭右开的区间
interval = pd.Interval(1, 5, closed='left')
# 检查右边界是否开放
is_right_open = interval.open_right
print(is_right_open) 767-6-3、结果输出
# 767、pandas.Interval.open_right属性
# True768、pandas.Interval.overlaps方法
768-1、语法
# 768、pandas.Interval.overlaps方法
pandas.Interval.overlaps(other)
Check whether two Interval objects overlap.
Two intervals overlap if they share a common point, including closed endpoints. Intervals that only have an open endpoint in common do not overlap.
Parameters:
other
Interval
Interval to check against for an overlap.
Returns:
bool
True if the two intervals overlap.768-2、参数
768-2-1、other(必须)：Interval或者list-like对象，该参数可以是一个单独的Interval对象，也可以是一个包含多个区间的列表或数组，如果传入的是序列类型，则会对其中的每个区间进行检查。
768-3、功能
判断当前区间(调用该方法的对象)是否与提供的区间重叠，重叠的定义是两个区间如果有任何部分相交，即认为它们重叠。
768-4、返回值
返回一个布尔值或布尔数组：
- 如果other是单个Interval对象，返回一个布尔值(True或False)表示是否重叠。
- 如果other是个list-like对象，返回一个布尔数组，表示每个区间是否与当前区间重叠。
768-5、说明
无
768-6、用法
768-6-1、数据准备
无768-6-2、代码示例
# 768、pandas.Interval.overlaps方法
import pandas as pd
# 创建一些示例区间
interval1 = pd.Interval(1, 5)
interval2 = pd.Interval(4, 6)
interval3 = pd.Interval(6, 8)
# 检查重叠
print(interval1.overlaps(interval2))
print(interval1.overlaps(interval3))768-6-3、结果输出
# 768、pandas.Interval.overlaps方法
# True
# False769、pandas.Interval.right属性
769-1、语法
# 769、pandas.Interval.right属性
pandas.Interval.right
Right bound for the interval.769-2、参数
无
769-3、功能
用于获取区间的右端点，该属性可以帮助访问区间的上限值。
769-4、返回值
返回一个数值，表示区间的右端点。
769-5、说明
无
769-6、用法
769-6-1、数据准备
无769-6-2、代码示例
# 769、pandas.Interval.right属性
import pandas as pd
# 创建一个Interval对象
interval = pd.Interval(1, 5)
# 获取右端点
right_endpoint = interval.right
print(right_endpoint) 769-6-3、结果输出
# 769、pandas.Interval.right属性
# 5770、pandas.arrays.IntervalArray类
770-1、语法
# 770、pandas.arrays.IntervalArray类
class pandas.arrays.IntervalArray(data, closed=None, dtype=None, copy=False, verify_integrity=True)
Pandas array for interval data that are closed on the same side.
Parameters:
data
array-like (1-dimensional)
Array-like (ndarray, DateTimeArray, TimeDeltaArray) containing Interval objects from which to build the IntervalArray.
closed
{‘left’, ‘right’, ‘both’, ‘neither’}, default ‘right’
Whether the intervals are closed on the left-side, right-side, both or neither.
dtype
dtype or None, default None
If None, dtype will be inferred.
copy
bool, default False
Copy the input data.
verify_integrity
bool, default True
Verify that the IntervalArray is valid.770-2、参数
770-2-1、data(必须)：一个用于初始化区间数组的数据，可以是单个区间、区间的列表或其他相似结构。
770-2-2、closed(可选，默认值为None)：指定区间是闭合(包括端点)还是开放(不包括端点)，可以选择'right'、'left'、'both'或'neither'。
770-2-3、dtype(可选，默认值为None)：数据类型，通常可以不指定，让系统自动推断。
770-2-4、copy(可选，默认值为False)：布尔值，若为True，则在创建时会强制复制数据。
770-2-5、verify_integrity(可选，默认值为True)：用于检查区间的有效性，即确保区间的起始值小于结束值，并且没有重叠。
770-3、功能
用于创建和操作区间数组的类，支持对区间数据的有效管理，该类可以处理具有不同端点的区间，并提供多种操作和查询功能。
770-4、返回值
返回一个IntervalArray对象，该对象包含了输入数据的区间信息。
770-5、说明
- 在使用IntervalArray时，确保输入的数据是有效的区间，特别是当verify_integrity为True时，程序会检查区间的有效性。
- IntervalArray提供多种方法，可以用来访问、切片或进行运算，这使得区间数据的处理更加高效。
770-6、用法
770-6-1、数据准备
无770-6-2、代码示例
# 770、pandas.arrays.IntervalArray类
import pandas as pd
# 创建区间数据
data = [pd.Interval(1, 5, closed='both'), pd.Interval(6, 10, closed='both')]
# 创建IntervalArray
interval_array = pd.arrays.IntervalArray(data)
# 输出IntervalArray
print(interval_array)770-6-3、结果输出
# 770、pandas.arrays.IntervalArray类
# <IntervalArray>
# [[1, 5], [6, 10]]
# Length: 2, dtype: interval[int64, both]![[LeetCode] 78. 子集](https://i-blog.csdnimg.cn/direct/3f476b749c5f48f29c6da2e575bca281.png)
