Spec-Zone.ru › pandas 0.22

pandas.interval_range

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

Возвращает IntervalIndex с фиксированной частотой

Параметры:

start : числовое или datetime-подобное значение, по умолчанию None

Левая граница для генерации интервалов

end : числовое или datetime-подобное значение, по умолчанию None

Правая граница для генерации интервалов

periods : целое число, по умолчанию None

Количество периодов для генерации

freq : числовое значение, строка или DateOffset, по умолчанию None

Длина каждого интервала. Должна соответствовать типу start и end, например 2 для числовых значений или ‘5H’ для datetime-подобных значений. По умолчанию 1 для числовых и ‘D’ (календарный день) для datetime-подобных значений.

name : строка, по умолчанию None

Имя результирующего IntervalIndex

closed : строка, по умолчанию ‘right’

Возможные значения: ‘left’, ‘right’, ‘both’, ‘neither’

Возвращает:

rng : IntervalIndex

См. также

IntervalIndex
Индекс интервалов, которые все закрыты с одной и той же стороны.

Примечания

Из трех параметров: start, end, и periods, должны быть указаны ровно два.

Примеры

Числовые start и end поддерживаются.

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

Кроме того, поддерживается ввод datetime-подобных значений.

>>> 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]]')

Параметр freq задает частоту между левой и правой границами отдельных интервалов в IntervalIndex. Для числовых значений start и end, частота также должна быть числовой.

>>> 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]')

Аналогично, для datetime-подобных start и end, частота должна быть преобразуема в DateOffset.

>>> 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]]')

Параметр closed задает, какие концы отдельных интервалов в IntervalIndex закрыты.

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

© 2008–2012, AQR Capital Management, LLC, Lambda Foundry, Inc. and PyData Development Team
Licensed under the 3-clause BSD License.
https://pandas.pydata.org/pandas-docs/version/0.22.0/generated/pandas.interval_range.html

Spec-Zone.ru

Настройки Оффлайн Что нового Помощь О нас
Spec-Zone .ru
спецификации, руководства, описания, API