Python Pandas – 检查共享封闭端点的两个 Interval 对象是否重叠

Python中的pandas库为我们提供了一种方便的方式来处理时间序列数据。其中的Interval对象可以用来表示连续的区间。在实际数据分析中，我们经常需要检查两个区间是否有重叠，以便进行后续的数据处理或分析。本文将介绍如何使用pandas的Interval对象来检查共享封闭端点的两个区间是否重叠。

首先，我们需要导入pandas库并创建两个区间对象：

import pandas as pd
from pandas.api.types import CategoricalDtype

cat_type = CategoricalDtype(categories=['first', 'second', 'third'], ordered=True)
interval1 = pd.Interval(0, 5, closed='both')
interval2 = pd.Interval(4, 10, closed='both')

在上述代码中，我们定义了一个名称为'cat_type'的分类类型，并使用其创建了两个区间对象'interval1'和'interval2'，它们的区间分别为[0, 5]和[4, 10]，两个区间均为封闭区间。

接着，我们可以使用pandas提供的overlap方法来检查两个区间对象是否重叠：

is_overlap = interval1.overlaps(interval2)

上述代码将返回一个布尔值，表示两个区间对象是否重叠。如果两个区间对象有重叠部分，则返回True，否则返回False。

我们也可以使用pandas的IntervalIndex对象来较为方便地检查多个区间对象是否重叠。具体代码如下：

interval_index = pd.IntervalIndex.from_tuples([(0, 5), (4, 10), (11, 15)])
index_overlap = interval_index.overlaps()

在上述代码中，我们创建了三个区间对象，分别为[0, 5]，[4, 10]和[11, 15]，并将它们放在一个IntervalIndex中。然后，我们可以通过overlaps()方法来检查它们是否有重叠。运行上述代码将返回一个布尔值数组，表示每个区间是否与其它区间重叠。

至此，我们已经介绍了如何使用pandas的Interval对象和IntervalIndex对象来检查两个或多个区间是否重叠。在实际情况中，我们还可以使用这些工具来处理更加复杂的时间序列数据。