pandas 0.23 - IntervalIndex.from_arrays()

pandas.IntervalIndex.from_arrays




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pandas.IntervalIndex.from_arrays

classmethod IntervalIndex.from_arrays(left, right, closed='right', name=None, copy=False, dtype=None) [source]

बाएँ और दाएँ सीमा को परिभाषित करने वाले दो सरणियों से निर्माण।

पैरामीटर:

बायां : सरणी-जैसा (1-आयामी)

प्रत्येक अंतराल के लिए बायां भाग।

दाईं ओर : सरणी-जैसा (1-आयामी)

प्रत्येक अंतराल के लिए सही सीमा।

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

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

नाम : वस्तु, वैकल्पिक

सूचकांक में संग्रहित होने वाला नाम।

कॉपी : बूलियन, डिफ़ॉल्ट गलत

डेटा कॉपी करें।

dtype : dtype, वैकल्पिक

यदि कोई नहीं, तो dtype का अनुमान लगाया जाएगा।

संस्करण में नया 0.23.0।

यह दिखाता है:
index : IntervalIndex
जन्म देती है:

ValueError

जब कोई मान केवल left या right एक में गुम है। जब left का मान right में संबंधित मान से अधिक होता है।

यह भी देखें

interval_range
एक निश्चित आवृत्ति IntervalIndex बनाने का कार्य।
IntervalIndex.from_breaks
विभाजन की एक सरणी से एक IntervalIndex का निर्माण।
IntervalIndex.from_tuples
Tuples की एक सूची / सरणी से एक IntervalIndex का निर्माण करें।

टिप्पणियाँ

left का प्रत्येक तत्व एक ही स्थिति में right तत्व से कम या उसके बराबर होना चाहिए। यदि कोई तत्व गायब है, तो उसे left और right दोनों में गायब होना चाहिए। जब या left या right लिए असमर्थित प्रकार का उपयोग कर एक TypeError उठाया जाता है। फिलहाल, 'श्रेणी', 'ऑब्जेक्ट' और 'स्ट्रिंग' उपप्रकार समर्थित नहीं हैं।

उदाहरण

>>> pd.IntervalIndex.from_arrays([0, 1, 2], [1, 2, 3])
IntervalIndex([(0, 1], (1, 2], (2, 3]]
              closed='right',
              dtype='interval[int64]')

यदि आप उम्र के आधार पर लोगों के विभिन्न समूहों को खंडित करना चाहते हैं, तो आप इस प्रकार विधि को लागू कर सकते हैं:

>>> ages = pd.IntervalIndex.from_arrays([0, 2, 13],
...                                     [2, 13, 19], closed='left')
>>> ages
IntervalIndex([[0, 2), [2, 13), [13, 19)]
              closed='left',
              dtype='interval[int64]')
>>> s = pd.Series(['baby', 'kid', 'teen'], ages)
>>> s
[0, 2)      baby
[2, 13)      kid
[13, 19)    teen
dtype: object

मान गायब हो सकते हैं, लेकिन वे दोनों सरणियों में गायब होने चाहिए।

>>> pd.IntervalIndex.from_arrays([0, np.nan, 13],
...                              [2, np.nan, 19])
IntervalIndex([(0.0, 2.0], nan, (13.0, 19.0]]
              closed='right',
              dtype='interval[float64]')