Python酷库之旅-第三方库Pandas(203)

目录

一、用法精讲

946、pandas.IntervalIndex类

946-1、语法

946-2、参数

946-3、功能

946-4、返回值

946-5、说明

946-6、用法

946-6-1、数据准备

946-6-2、代码示例

946-6-3、结果输出

947、pandas.IntervalIndex.closed属性

947-1、语法

947-2、参数

947-3、功能

947-4、返回值

947-5、说明

947-6、用法

947-6-1、数据准备

947-6-2、代码示例

947-6-3、结果输出

948、pandas.IntervalIndex.is_empty属性

948-1、语法

948-2、参数

948-3、功能

948-4、返回值

948-5、说明

948-6、用法

948-6-1、数据准备

948-6-2、代码示例

948-6-3、结果输出

949、pandas.IntervalIndex.is_non_overlapping_monotonic属性

949-1、语法

949-2、参数

949-3、功能

949-4、返回值

949-5、说明

949-6、用法

949-6-1、数据准备

949-6-2、代码示例

949-6-3、结果输出

950、pandas.IntervalIndex.is_overlapping属性

950-1、语法

950-2、参数

950-3、功能

950-4、返回值

950-5、说明

950-6、用法

950-6-1、数据准备

950-6-2、代码示例

950-6-3、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

946、pandas.IntervalIndex类
946-1、语法
# 946、pandas.IntervalIndex类
class pandas.IntervalIndex(data, closed=None, dtype=None, copy=False, name=None, verify_integrity=True)
Immutable index of intervals 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 IntervalIndex.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.name
object, optional
Name to be stored in the index.verify_integrity
bool, default True
Verify that the IntervalIndex is valid.
946-2、参数

946-2-1、data(必需)：array-like，用于创建区间的基础数据，可以是一个包含区间元组、列表或其他形式的数组。

946-2-2、closed(可选，默认值为None)：str，指定区间边界的开放或封闭状态，可接受的值包括：

  • 'right'：右闭合(不包括右端点)
  • 'left'：左闭合(不包括左端点)
  • 'both'：两端都闭合(包括左右端点)
  • 'neither'：两端都开放(不包括左右端点)

946-2-3、dtype(可选，默认值为None)：数据类型或None，指定区间的类型，通常为IntervalDtype，如果设置为None，则数据会根据输入自动确定类型。

946-2-4、copy(可选，默认值为False)：布尔值，指定是否创建数据的副本，如果设置为True，则会创建数据的独立副本。

946-2-5、name(可选，默认值为None)：str，设置索引的名称。

946-2-6、verify_integrity(可选，默认值为True)：布尔值，确保创建的区间不重叠。如果设置为 True，则在创建时会检查区间的一致性；如果区间重叠，会抛出错误。

946-3、功能

        支持高效的区间搜索和操作，它能够：

  • 提供快速的区间查找。
  • 支持数学运算，例如合并、交叉和差集等操作。
  • 提供灵活的数据切片和过滤。
946-4、返回值

        返回的IntervalIndex对象是一种特殊的pandas索引类型，包含了一系列定义的区间，可以直接用于DataFrame和Series的索引。

946-5、说明

        无

946-6、用法
946-6-1、数据准备
无
946-6-2、代码示例
# 946、pandas.IntervalIndex类
import pandas as pd
# 创建一个区间索引
interval_index = pd.IntervalIndex.from_tuples([(1, 2), (3, 5), (7, 10)], closed='both')
print(interval_index)
946-6-3、结果输出
# 946、pandas.IntervalIndex类
# IntervalIndex([[1, 2], [3, 5], [7, 10]], dtype='interval[int64, both]')
947、pandas.IntervalIndex.closed属性
947-1、语法
# 947、pandas.IntervalIndex.closed属性
pandas.IntervalIndex.closed
String describing the inclusive side the intervals.Either left, right, both or neither.
947-2、参数

        无

947-3、功能

        用于获取区间边界的开放或闭合状态。

947-4、返回值

        返回一个包含所有区间的闭合状态的数组。

947-5、说明

        无

947-6、用法
947-6-1、数据准备
无
947-6-2、代码示例
# 947、pandas.IntervalIndex.closed属性
import pandas as pd
# 创建一个IntervalIndex
interval_index = pd.IntervalIndex.from_tuples([(1, 2), (3, 5), (7, 10)], closed='both')
# 获取闭合状态
closed_state = interval_index.closed
print(closed_state)
947-6-3、结果输出
# 947、pandas.IntervalIndex.closed属性
# both
948、pandas.IntervalIndex.is_empty属性
948-1、语法
# 948、pandas.IntervalIndex.is_empty属性
property pandas.IntervalIndex.is_empty
Indicates if an interval is empty, meaning it contains no points.Returns:
bool or ndarray
A boolean indicating if a scalar Interval is empty, or a boolean ndarray positionally indicating if an Interval in an IntervalArray or IntervalIndex is empty.
948-2、参数

        无

948-3、功能

        用于检查区间索引中的区间是否为空。

948-4、返回值

        返回一个布尔值，指示该IntervalIndex是否为空。

948-5、说明

        无

948-6、用法
948-6-1、数据准备
无
948-6-2、代码示例
# 948、pandas.IntervalIndex.is_empty属性
import pandas as pd
# 创建一个非空的IntervalIndex
interval_index_non_empty = pd.IntervalIndex.from_tuples([(1, 2), (3, 4)])
# 创建一个空的IntervalIndex
interval_index_empty = pd.IntervalIndex([])
# 检查是否为空
print(interval_index_non_empty.is_empty)
print(interval_index_empty.is_empty)
948-6-3、结果输出
# 948、pandas.IntervalIndex.is_empty属性     
# [False False]
# []
949、pandas.IntervalIndex.is_non_overlapping_monotonic属性
949-1、语法
# 949、pandas.IntervalIndex.is_non_overlapping_monotonic属性
pandas.IntervalIndex.is_non_overlapping_monotonic
Return a boolean whether the IntervalArray is non-overlapping and monotonic.Non-overlapping means (no Intervals share points), and monotonic means either monotonic increasing or monotonic decreasing.
949-2、参数

        无

949-3、功能

        用于检查区间索引是否满足以下两个条件：

1、非重叠(Non-overlapping）

2、单调递增或递减(Monotonic)

949-4、返回值

        返回值为布尔类型(True/False)，如果满足以下条件，返回True：

  • 区间之间不存在重叠
  • 区间要么按左端点单调递增，要么按右端点单调递减
949-5、说明

        无

949-6、用法
949-6-1、数据准备
无
949-6-2、代码示例
# 949、pandas.IntervalIndex.is_non_overlapping_monotonic属性
import pandas as pd
# 创建非重叠单调递增的区间索引
idx1 = pd.IntervalIndex.from_breaks([0, 2, 4, 6, 8])
print(idx1.is_non_overlapping_monotonic)
# 创建有重叠的区间索引
idx2 = pd.IntervalIndex.from_tuples([(0, 3), (2, 5), (4, 7)])
print(idx2.is_non_overlapping_monotonic)
949-6-3、结果输出
# 949、pandas.IntervalIndex.is_non_overlapping_monotonic属性
# True
# False
950、pandas.IntervalIndex.is_overlapping属性
950-1、语法
# 950、pandas.IntervalIndex.is_overlapping属性
property pandas.IntervalIndex.is_overlapping
Return True if the IntervalIndex has overlapping intervals, else False.Two intervals overlap if they share a common point, including closed endpoints. Intervals that only have an open endpoint in common do not overlap.Returns:
bool
Boolean indicating if the IntervalIndex has overlapping intervals.
950-2、参数

        无

950-3、功能

        用于检查区间索引中的区间是否存在重叠。

950-4、返回值

        返回值为布尔类型(True/False)，如果区间索引中至少有两个区间存在重叠，返回True；否则返回False。

950-5、说明

        无

950-6、用法
950-6-1、数据准备
无
950-6-2、代码示例
# 950、pandas.IntervalIndex.is_overlapping属性
import pandas as pd
# 创建没有重叠的区间索引
idx1 = pd.IntervalIndex.from_tuples([(0, 1), (1, 2), (2, 3)])
print(idx1.is_overlapping)  
# 创建有重叠的区间索引
idx2 = pd.IntervalIndex.from_tuples([(0, 2), (1, 3), (4, 5)])
print(idx2.is_overlapping)
950-6-3、结果输出
# 950、pandas.IntervalIndex.is_overlapping属性
# False
# True

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

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：http://www.rhkb.cn/news/467450.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系长河编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com，一经查实，立即删除！

相关文章

Trimble X12三维激光扫描仪正在改变游戏规则【上海沪敖3D】

Trimble X12三维激光扫描仪正在改变游戏规则【上海沪敖3D】

Trimble X12 三维激光扫描仪凭借清晰、纯净的点云数据和亚毫米级的精度正在改变游戏规则。今天的案例我们将与您分享，X12是如何帮助专业测量咨询公司OR3D完成的一个模拟受损平转桥运动的项目。 由于习惯于以微米为单位工作，专业测量机构OR3D是一家要求…
阅读更多...
【大数据学习 | kafka】简述kafka的消费者consumer

【大数据学习 | kafka】简述kafka的消费者consumer

1. 消费者的结构 能够在kafka中拉取数据进行消费的组件或者程序都叫做消费者。 这里面要涉及到一个动作叫做拉取。 首先我们要知道kafka这个消息队列主要的功能就是起到缓冲的作用，比如flume采集数据然后交给spark或者flink进行计算分析，但是flume采用的…
阅读更多...
uniapp发布到微信小程序，提示接口未配置在app.json文件中

uniapp发布到微信小程序，提示接口未配置在app.json文件中

使用uniapp打包上传微信小程序发布，在提交审核时提示 “接口未配置在app.json文件中” 如下图所示 解决方法：在manifest.json文件中打开源码视图，添加 requiredPrivateInfos 字段键入所需要的接口（数组）
阅读更多...
重新下载Window11系统中的mfc100.dll文件

重新下载Window11系统中的mfc100.dll文件

环境 Xshell6Xftp6Window11 前言 最近下载了一款绿色版本的Xshell远程客户端软件，用来登录Linux服务器，在Window11使用，点击时候提示很多dll文件缺失，所以比较纠结，因为是绿色版本软件，所以不能重装&…
阅读更多...
js基础篇笔记 (万字速通)

js基础篇笔记 (万字速通)

此笔记来自于黑马程序员,仅供笔者复习 JavaScript 基础 - 第1天 了解变量、数据类型、运算符等基础概念，能够实现数据类型的转换，结合四则运算体会如何编程。 体会现实世界中的事物与计算机的关系理解什么是数据并知道数据的分类理解变量存储数据的“容…
阅读更多...
vue3+ts+element-ui实现的可编辑table表格组件 插入单行多行 组件代码可直接使用

vue3+ts+element-ui实现的可编辑table表格组件 插入单行多行 组件代码可直接使用

最近需求越来越离谱，加班越来越严重，干活的牛马也越来越卑微。写了一个可编辑表格，并已封装好组件，可直接使用。 基于这位大佬的 动态表格自由编辑 方法和思路，于是参考和重写了表格，在基础上增加和删除了…
阅读更多...
决策树（部分）

决策树（部分）

目录 信息熵 总结： 特征选择 信息增益：ID3算法 增益率：C4.5 基尼指数 剪枝处理 预剪枝 后剪枝 信息熵 信息熵 (entropy)是 用于度量样本集合“ 纯度 ” 最常用的一种指标，其中 “ 熵 ” 是事物的不确定性，假定…
阅读更多...
webpack 执行流程 — 实现 myWebpack

webpack 执行流程 — 实现 myWebpack

前言 实现 myWebpack 主要是为了更好的理解，webpack 中的工作流程，一切都是最简单的实现，不包含细节内容和边界处理，涉及到 ast 抽象语法树和编译代码部分，最好可以打印出来观察一下，方便后续的理解。 re…
阅读更多...
【python】Flask

【python】Flask

文章目录 1、Flask 介绍2、Flask 实现网页版美颜效果3、参考 1、Flask 介绍 Flask 是一个用 Python 编写的轻量级 Web 应用框架。它设计简单且易于扩展，非常适合小型项目到大型应用的开发。 以下是一些 Flask 库中常用的函数和组件： 一、Flask 应用对…
阅读更多...
AI大模型如何重塑软件开发流程？

AI大模型如何重塑软件开发流程？

《AI大模型对软件开发流程的重塑：变革、优势、挑战与展望》 一、传统软件开发流程与模式（一）传统软件开发流程（二）传统软件开发模式面临的问题（一）AI在软件开发中的应用场景（二&…
阅读更多...
OceanBase 应用实践：如何处理数据空洞，降低存储空间

OceanBase 应用实践：如何处理数据空洞，降低存储空间

问题描述 某保险行业客户的核心系统，从Oracle 迁移到OceanBase之后，发现数据存储空间出现膨胀问题，数据空间 datasize9857715.48M，实际存储占用空间17790702.00M。根据 required_mb - data_mb 值判断，数据空洞较为严重…
阅读更多...
Zookeeper运维秘籍：四字命令基础、详解及业务应用全解析

Zookeeper运维秘籍：四字命令基础、详解及业务应用全解析

文章目录 一、四字命令基础二、四字命令详解三、四字命令的开启与配置四、结合业务解读四字命令confconsenvi命令Stat命令MNTR命令ruok命令dump命令wchswchp ZooKeeper，作为一款分布式协调服务，提供了丰富的四字命令（也称为四字短语&#xff…
阅读更多...
MATLAB大数计算工具箱及其用法

MATLAB大数计算工具箱及其用法

1. MATLAB大数工具箱Variable Precision Integer Arithmetic介绍 Variable Precision Integer Arithmetic是John DErrico 开发的大数运算工具箱，可以用完全任意大小的整数进行算术运算。支持vpi定义的数组和向量。 2.MATLAB代码 完整代码见: https://download.cs…
阅读更多...
【野生动物识别系统】Python+深度学习+人工智能+卷积神经网络算法+TensorFlow+ResNet+图像识别

【野生动物识别系统】Python+深度学习+人工智能+卷积神经网络算法+TensorFlow+ResNet+图像识别

一、介绍 动物识别系统，使用Python作为主要开发语言，基于深度学习TensorFlow框架，搭建卷积神经网络算法。并通过对18种动物数据集进行训练，最后得到一个识别精度较高的模型。并基于Django框架，开发网页端操作平台&…
阅读更多...
数据库_SQLite3

数据库_SQLite3

下载 1、更新软件源： sudo apt-get update 2、下载SQLite3： sudo apt-get install sqlite3 3、验证： sqlite3启动数据库，出现以下界面代表运行正常。输入 .exit 可以退出数据库 4、安装sqlite3的库 sudo apt-get install l…
阅读更多...
PyTorch核心概念：从梯度、计算图到连续性的全面解析（三）

PyTorch核心概念：从梯度、计算图到连续性的全面解析（三）

文章目录 Contiguous vs Non-Contiguous TensorTensor and ViewStrides非连续数据结构：Transpose( )在 PyTorch 中检查Contiguous and Non-Contiguous将不连续张量（或视图）转换为连续张量view() 和 reshape() 之间的区别总结 参考文献 Contig…
阅读更多...
如何解决导入aioredis报错TypeError: duplicate base class TimeoutError的问题（轻松解决，亲测有效）

如何解决导入aioredis报错TypeError: duplicate base class TimeoutError的问题（轻松解决，亲测有效）

下面是根据你的要求撰写的文章： 文章目录 📖 介绍 📖🏡 演示环境 🏡📒 aioredis导包报错 📒📝 解决方案📝 小贴士⚓️ 相关链接 ⚓️📖 介绍 📖 最近在使用Python异步redis模块aioredis的时候遇到了一个错误，导包报错提示 TypeError: duplicate base cla…
阅读更多...
基于Springboot+Android的智慧社区互助平台 （含源码数据库）

基于Springboot+Android的智慧社区互助平台 （含源码数据库）

1.开发环境 开发系统:Windows10/11 架构模式:MVC/前后端分离 JDK版本: Java JDK1.8 开发工具:IDEA 数据库版本: mysql5.7或8.0 数据库可视化工具: navicat 服务器: SpringBoot自带 apache tomcat 主要技术: Java,Springboot,mybatis,mysql,vue 2.视频演示地址 3.功能 这个系…
阅读更多...
讨论一个mysql事务问题

讨论一个mysql事务问题

最近在阅读一篇关于隔离级别的文章，文章中提到了一种场景，我们下面来分析一下。 文章目录 1、实验环境2、两个实验的语句执行顺序3、关于start transaction和start transaction with consistent snapshot4、实验结果解释4.1、实验14.2、实验24.3、调整实…
阅读更多...
Kubernetes-编排工具篇-01-Kustomize与Helm对比

Kubernetes-编排工具篇-01-Kustomize与Helm对比

Kustomize与Helm对比 0、前言 K8s 是一个开源容器编排平台，可自动执行容器化应用程序的部署、扩展和管理。近年来，K8s 已成为采用云原生架构和容器化技术的组织的标准。 但是由于K8s的复杂性，所以很多公司以及开源组织都在开发相关的工具来…
阅读更多...
最新文章
推荐文章

Copyright @ 2022~2023