如何创建pandas.Interval对象的联合
如何创建pandas.Interval对象的联合
提问于 2021-01-23 12:17:35
假设我有以下范围列表，所有这些范围都关闭在同一侧，存储为pandas.Interval对象
[[0, 5), [5, 10), [15, 20), [18, 24)]假设列表已经排序(或已经来自pandas.arrays.IntervalArray对象)，如何生成组成间隔为
[[0, 10), [15, 24)]也就是说，repr of IntervalArray应该打印
<IntervalArray>
[[0, 10), [15, 24)]
Length: 2, closed: left, dtype: interval[int64]而不是
<IntervalArray>
[[0, 5), [5, 10), [15, 20), [18, 24))]
Length: 4, closed: left, dtype: interval[int64]当然，我可以手动比较每个间隔，然后创建新的Interval对象。目前我正在使用more_itertools.split_when
intervals: List[Interval]
# Split `intervals` into groups whenever a pair of Intervals are disjoint
>>> map(IntervalArray, split_when(intervals, lambda x, y: not x.overlaps(y)))这种方法的注意事项如下：
- 这将创建一个
IntervalArray列表，而不是一个IntervalArray列表(不幸的是，您不能直接从IntervalArray的列表创建一个IntervalArray)* - 这就要求两边的所有间隔都要关闭:它将分割范围
[0, 5), [5, 0)，即使它们在联合时是连续的。
我想知道是否有使用pandas函数(如pandas.aggregate )来实现此操作的方法。
我知道，当使用IntervalArray作为索引或用于重叠检查时，这两个版本的功能将完全相同。但是，最后，我希望使用表示间隔的左边和右侧的两个INTEGER列将INTEGER持久化到数据库中，而一个IntervalArray的子间隔被联合起来将产生更少的对，所需的行也要少得多。
*我的意思是，如果我真的想沿着一条条路线走下去，我可以写：
IntervalArray([*map(lambda ia: Interval(ia.left[0], ia.right[-1], closed=ia.closed), map(IntervalArray, split_when(intervals, lambda x, y: not x.overlaps(y))))])但是在pandas中是否有类似的方法使用工具？
回答 1
Stack Overflow用户
发布于 2021-10-10 21:44:44
您可以使用一个名为皮索的新python包，它是为熊猫设计的。用pip或conda安装。然后用你的例子
import piso
piso.register_accessors() # needed if using piso accessor
intervals = pd.arrays.IntervalArray.from_tuples(
[(0, 5), (5, 10), (15, 20), (18, 24)],
closed = "left",
)
result = intervals.piso.union() # using accessor
# this works too
# result = piso.union(intervals)结果是：
<IntervalArray>
[[0, 10), [15, 24)]
Length: 2, closed: left, dtype: interval[int64]Piso还将与其他设置操作一起工作，如交叉、差异和其他操作。它也支持pandas.Timestamp和pandas.Timedelta值的间隔。
注意到：我是piso的创建者。如果您有任何反馈或问题，请随时与您联系。
页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/65863958
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