pandas 0.23 - pandas.interval_range()

pandas.interval_range




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pandas.interval_range

pandas.interval_range(start=None, end=None, periods=None, freq=None, name=None, closed='right') [source]

एक निश्चित आवृत्ति IntervalIndex पर लौटें

पैरामीटर:

प्रारंभ : संख्यात्मक या डेटाइम-लाइक, डिफ़ॉल्ट कोई नहीं

अंतराल उत्पन्न करने के लिए बाध्य छोड़ दिया

अंत : संख्यात्मक या डेटाटाइम की तरह, डिफ़ॉल्ट कोई नहीं

अंतराल पैदा करने के लिए सही बाध्य

अवधि : पूर्णांक, डिफ़ॉल्ट कोई नहीं

उत्पन्न करने के लिए अवधियों की संख्या

फ्रीक : न्यूमेरिक, स्ट्रिंग या डेटऑफसेट, डिफ़ॉल्ट कोई नहीं

प्रत्येक अंतराल की लंबाई। प्रारंभ और अंत के प्रकार के अनुरूप होना चाहिए, जैसे संख्यात्मक के लिए 2, या डेटाइम-लाइक के लिए '5H'। डेटाइम-लाइक के लिए संख्यात्मक और 'डी' (कैलेंडर दैनिक) के लिए डिफ़ॉल्ट 1 है।

नाम : स्ट्रिंग, डिफ़ॉल्ट कोई नहीं

परिणामी IntervalIndex का नाम

बंद : {'बाएं ’,, दाएं’,, दोनों ’,} न’ ’}, डिफ़ॉल्ट' राइट’

चाहे अंतराल बाईं ओर, दाईं ओर, दोनों तरफ से बंद हो।

यह दिखाता है:
rng : IntervalIndex

यह भी देखें

IntervalIndex
अंतराल का एक सूचकांक जो सभी एक ही तरफ बंद हैं।

टिप्पणियाँ

चार मापदंडों में से start , end , periods , और freq , बिल्कुल तीन निर्दिष्ट किए जाने चाहिए। अगर freq को छोड़ दिया जाता है, तो परिणामस्वरूप IntervalIndex start और end , समावेशी रूप से रैखिक रूप से अवस्थित तत्व होंगे।

डेटाइम-लाइक फ़्रीक्वेंसी स्ट्रिंग्स के बारे में अधिक जानने के लिए, कृपया इस लिंक को देखें।

उदाहरण

संख्यात्मक start और end का समर्थन किया जाता है।

>>> pd.interval_range(start=0, end=5)
IntervalIndex([(0, 1], (1, 2], (2, 3], (3, 4], (4, 5]]
              closed='right', dtype='interval[int64]')

इसके अतिरिक्त, डेटाइम-लाइक इनपुट भी समर्थित है।

>>> pd.interval_range(start=pd.Timestamp('2017-01-01'),
                      end=pd.Timestamp('2017-01-04'))
IntervalIndex([(2017-01-01, 2017-01-02], (2017-01-02, 2017-01-03],
               (2017-01-03, 2017-01-04]]
              closed='right', dtype='interval[datetime64[ns]]')

freq पैरामीटर बाएं और दाएं के बीच आवृत्ति को निर्दिष्ट करता है। IntervalIndex भीतर अलग-अलग अंतराल के समापन बिंदु। संख्यात्मक start और end , आवृत्ति भी संख्यात्मक होनी चाहिए।

>>> pd.interval_range(start=0, periods=4, freq=1.5)
IntervalIndex([(0.0, 1.5], (1.5, 3.0], (3.0, 4.5], (4.5, 6.0]]
              closed='right', dtype='interval[float64]')

इसी तरह, डेटाइम-लाइक start और end , फ्रीक्वेंसी को डेटऑफसेट में कन्वर्टिबल होना चाहिए।

>>> pd.interval_range(start=pd.Timestamp('2017-01-01'),
                      periods=3, freq='MS')
IntervalIndex([(2017-01-01, 2017-02-01], (2017-02-01, 2017-03-01],
               (2017-03-01, 2017-04-01]]
              closed='right', dtype='interval[datetime64[ns]]')

start , end और periods निर्दिष्ट करें; आवृत्ति स्वचालित रूप से उत्पन्न होती है (रैखिक रूप से फैली हुई)।

>>> pd.interval_range(start=0, end=6, periods=4)
IntervalIndex([(0.0, 1.5], (1.5, 3.0], (3.0, 4.5], (4.5, 6.0]]
          closed='right',
          dtype='interval[float64]')

closed पैरामीटर निर्दिष्ट करता है कि IntervalIndex भीतर व्यक्तिगत अंतराल के कौन से समापन बिंदु बंद हैं।

>>> pd.interval_range(end=5, periods=4, closed='both')
IntervalIndex([[1, 2], [2, 3], [3, 4], [4, 5]]
              closed='both', dtype='interval[int64]')