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, строковое значение или DateOffset, по умолчанию None Длина каждого интервала. Должно соответствовать типу start и end, например, 2 для числовых значений или ‘5H’ для datetime-подобных значений. По умолчанию 1 для числовых значений и ‘D’ (календарный день) для datetime-подобных значений. name : строка, по умолчанию None Имя результирующего IntervalIndex closed : {‘left’, ‘right’, ‘both’, ‘neither’}, по умолчанию ‘right’ Закрыты ли интервалы слева, справа, с обеих сторон или ни с одной.

Возвращает:

rng : IntervalIndex

См. также

IntervalIndex

Индекс интервалов, все закрыты с одной стороны.

Примечания

Из четырёх параметров start, end, periods, и freq, ровно три должны быть указаны. Если freq опущено, результирующий IntervalIndex будет иметь periods линейно расположенных элементов между start и end, включительно.

Чтобы узнать больше о строках частоты для datetime-подобных данных, см. ссылку.

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 данных.

>>> 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 задаёт частоту между левой и правой границами отдельных интервалов в IntervalIndex. Для числовых 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]]')

Укажите start, end, и periods; частота генерируется автоматически (линейно).

>>> 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]')

Параметр closed указывает, 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]')