要获取 IntervalIndex 的右边界，请在 Pandas 中使用 interval.right 属性。首先，导入所需的库 - import pandas as pd 创建 IntervalIndex - interval = pd.IntervalIndex.from_arrays([5, 10, 15], [15, 20, 25]) 显示区间 - print("IntervalIndex...", interval) 获取右边界 - print("The right bound for the IntervalIndex...", interval.right) 示例以下为代码 - import pandas as pd # 创建 IntervalIndex interval = pd.IntervalIndex.from_arrays([5, 10, 15], [15, 20, 25]) # 显示区间 print("IntervalIndex...", interval) # 显示区间长度 print("IntervalIndex length...", interval.length) # 检查 IntervalIndex 是否在左侧、右侧、两侧或均未闭合 print("Checking ... 阅读更多

要获取 IntervalIndex 的左边界，请在 Pandas 中使用 interval.left 属性。首先，导入所需的库 - import pandas as pd 创建 IntervalIndex - interval = pd.IntervalIndex.from_arrays([5, 10, 15], [15, 20, 25]) 显示区间 - print("IntervalIndex...", interval) 获取左边界 - print("The left bound for the IntervalIndex...", interval.left) 示例以下为代码 - import pandas as pd # 创建 IntervalIndex interval = pd.IntervalIndex.from_arrays([5, 10, 15], [15, 20, 25]) # 显示区间 print("IntervalIndex...", interval) # 显示区间长度 print("IntervalIndex length...", interval.length) # 检查 IntervalIndex 是否在左侧、右侧、两侧或均未闭合 print("Checking ... 阅读更多

要检查 IntervalIndex 区间是否在左侧、右侧、两侧或均未闭合，请使用 interval.closed 属性。首先，导入所需的库 - import pandas as pd 创建 IntervalIndex - interval = pd.IntervalIndex.from_arrays([5, 10, 15], [15, 20, 25]) 显示区间 - print("IntervalIndex...", interval) 检查 IntervalIndex 是否在左侧、右侧、两侧或均未闭合 - print("Checking for the type of IntervalIndex...", interval.closed) 示例以下为代码 - import pandas as pd # 创建 IntervalIndex interval = pd.IntervalIndex.from_arrays([5, 10, 15], [15, 20, 25]) # 显示区间 print("IntervalIndex...", interval) # 显示区间长度 print("IntervalIndex length...", interval.length) # 检查 ... 阅读更多

要在 Pandas 中创建 IntervalIndex，请使用 pandas.IntervalIndex.from_arrays() 方法。首先，导入所需的库 - import pandas as pd 创建 IntervalIndex - interval = pd.IntervalIndex.from_arrays([5, 10, 15], [10, 15, 20]) 显示区间 - print("IntervalIndex...",interval) 示例以下为代码 - import pandas as pd # 创建 IntervalIndex interval = pd.IntervalIndex.from_arrays([5, 10, 15], [10, 15, 20]) # 显示区间 print("IntervalIndex...",interval) # 显示区间长度 print("IntervalIndex length...",interval.length) 输出这将产生以下输出 - IntervalIndex... IntervalIndex([(5, 10], (10, 15], (15, 20]], dtype='interval[int64, right]') IntervalIndex length... Int64Index([5, 5, 5], dtype='int64')

要确定两个 CategoricalIndex 对象是否包含相同的元素，请使用 equals() 方法。首先，导入所需的库 - import pandas as pd 使用“categories”参数设置分类的类别。使用“ordered”参数将分类视为有序。创建两个 CategoricalIndex 对象 - catIndex1 = pd.CategoricalIndex(["p", "q", "r", "s", "p", "q", "r", "s"], ordered=True, categories=["p", "q", "r", "s"]) catIndex2 = pd.CategoricalIndex(["p", "q", "r", "s", "p", "q", "r", "s"], ordered=True, categories=["p", "q", "r", "s"]) 检查两个 CategoricalIndex 对象是否相等 - print("Check both the CategoricalIndex objects for equality...", catIndex1.equals(catIndex2)) 示例以下为代码 - import pandas as pd # 设置 ... 阅读更多

要使用类似字典的输入对应关系映射值，请在 Pandas 中使用 CategoricalIndex.map() 方法。首先，导入所需的库 - import pandas as pd 使用“categories”参数设置分类的类别。使用“ordered”参数将分类视为有序 - catIndex = pd.CategoricalIndex(["P", "Q", "R", "S", "P", "Q", "R", "S"], ordered=True, categories=["P", "Q", "R", "S"]) 显示 CategoricalIndex - print("CategoricalIndex...", catIndex) 映射类别 - print("CategoricalIndex after mapping...", catIndex.map({'P': 5, 'Q': 10, 'R': 15, 'S': 20})) 示例以下为代码 - import pandas as pd # 使用“categories”参数设置分类的类别 # 使用“ordered”参数将分类视为有序 ... 阅读更多

要将 CategoricalIndex 的类别设置为有序，请在 Pandas 中使用 as_ordered() 方法。首先，导入所需的库 - import pandas as pd 使用“categories”参数设置分类的类别 - catIndex = pd.CategoricalIndex(["p", "q", "r", "s", "p", "q", "r", "s"], categories=["p", "q", "r", "s"]) 获取类别 - print("Displaying Categories from CategoricalIndex...", catIndex.categories) 将类别设置为有序 - print("CategoricalIndex ordered...", catIndex.as_ordered()) 示例以下为代码 - import pandas as pd # 使用“categories”参数设置分类的类别 catIndex = pd.CategoricalIndex(["p", "q", "r", "s", "p", "q", "r", "s"], categories=["p", "q", "r", "s"]) # 显示 ... 阅读更多

要将 CategoricalIndex 的类别设置为无序，请在 Pandas 中使用 as_unordered() 方法。首先，导入所需的库 - import pandas as pd 使用“categories”参数设置分类的类别。使用“ordered”参数并将值设置为 True 将分类视为有序 - catIndex = pd.CategoricalIndex(["p", "q", "r", "s", "p", "q", "r", "s"], ordered=True, categories=["p", "q", "r", "s"]) 将类别设置为无序 - print("CategoricalIndex unordered...", catIndex.as_unordered()) 示例以下为代码 - import pandas as pd # 使用“categories”参数设置分类的类别 # 使用“ordered”参数并将值设置为 True 将分类视为有序 ... 阅读更多

要从CategoricalIndex中删除指定的类别，请使用Pandas中的remove_categories()方法。首先，导入所需的库 - import pandas as pd使用“categories”参数设置类别的类别。使用“ordered”参数将类别视为有序 - catIndex = pd.CategoricalIndex(["p", "q", "r", "s", "p", "q", "r", "s"], ordered=True, categories=["p", "q", "r", "s"])使用remove_categories()删除类别。将要删除的类别设置为参数。在删除的类别中的值将设置为NaN - print("删除指定类别后的CategoricalIndex...", catIndex.remove_categories(["p", "q"]))示例以下是代码 - import pandas as pd # 设置类别的类别... 阅读更多

要添加新类别，请使用Pandas中的CategoricalIndex add_categories()方法。首先，导入所需的库 - import pandas as pd使用“categories”参数设置类别的类别。使用“ordered”参数将类别视为有序 - catIndex = pd.CategoricalIndex(["p", "q", "r", "s", "p", "q", "r", "s"], ordered=True, categories=["p", "q", "r", "s"])显示CategoricalIndex - print("CategoricalIndex...", catIndex)使用add_categories()添加新类别。将新类别设置为参数。新类别将包含在类别的最后/最高位置 - print("添加新类别后的CategoricalIndex...", catIndex.add_categories(["a", "b", "c", "d"]))示例以下是代码 - import pandas as pd ... 阅读更多