Python Pandas - Kiểm tra theo từng phần tử nếu các Khoảng có chứa giá trị

Để kiểm tra từng phần tử xem các Khoảng có chứa giá trị hay không, hãy sử dụng array.contains () phương pháp.

Đầu tiên, hãy nhập các thư viện được yêu cầu -

import pandas as pd

Xây dựng một IntervalArray mới từ một mảng giống như mảng -

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

Hiển thị các khoảng thời gian -

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

Kiểm tra xem Khoảng thời gian có chứa một giá trị cụ thể hay không -

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

Ví dụ

Sau đây là mã -

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))

Đầu ra

Điều này sẽ tạo ra mã sau -

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]