pandas.IntervalIndex.from_arrays

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

Создать из двух массивов, определяющих левую и правую границы.

Параметры:	left : массив (одномерный) Левые границы каждого интервала. right : массив (одномерный) Правые границы каждого интервала. closed : {‘left’, ‘right’, ‘both’, ‘neither’}, по умолчанию ‘right’ Закрыты ли интервалы слева, справа, с обеих сторон или ни с одной. name : объект, необязательно Имя, которое должно храниться в индексе. copy : булево значение, по умолчанию False Скопировать данные. dtype : dtype, необязательно Если None, dtype будет определен. Новое в версии 0.23.0.
Возвращает:	index : IntervalIndex
Исключения:	ValueError Когда значение отсутствует только в одном из left или right. Когда значение в left больше соответствующего значения в right.

См. также

interval_range

Функция для создания IntervalIndex с фиксированной частотой.

IntervalIndex.from_breaks

Построить IntervalIndex из массива разбиений.

IntervalIndex.from_tuples

Построить IntervalIndex из списка/массива кортежей.

Примечания

Каждый элемент left должен быть меньше или равен элементу right в той же позиции. Если элемент отсутствует, он должен отсутствовать как в left, так и в right. Ошибка TypeError возникает при использовании недопустимого типа для left или right. В настоящее время не поддерживаются подтипы ‘category’, ‘object’ и ‘string’.

Примеры

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

Если вы хотите разбить разные группы людей на основе возраста, вы можете применить метод следующим образом:

>>> 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

Значения могут отсутствовать, но они должны отсутствовать в обоих массивах.

>>> 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]')