तत्ववार जाँच करने के लिए कि क्या अंतराल में मान है, array.contains() . का उपयोग करें विधि।
सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें -
import pandas as pd
एक सरणी-जैसे विभाजनों से एक नया इंटरवलएरे का निर्माण करें -
array = pd.arrays.IntervalArray.from_breaks([0, 1, 2, 3, 4, 5])
अंतराल प्रदर्शित करें -
print("Our IntervalArray...\n",array)
जांचें कि क्या अंतराल में एक विशिष्ट मान है -
print("\nDoes the Intervals contain the value? \n",array.contains(3.5))
उदाहरण
निम्नलिखित कोड है -
import pandas as pd # Construct a new IntervalArray from an array-like of splits array = pd.arrays.IntervalArray.from_breaks([0, 1, 2, 3, 4, 5]) # Display the IntervalArray print("Our IntervalArray...\n",array) # Getting the length of IntervalArray # Returns an Index with entries denoting the length of each Interval in the IntervalArray print("\nOur IntervalArray length...\n",array.length) # midpoint of each Interval in the IntervalArray as an Index print("\nThe midpoint of each interval in the IntervalArray...\n",array.mid) # get the right endpoints print("\nThe right endpoints of each Interval in the IntervalArray as an Index...\n",array.right) print("\nDoes the Intervals contain the value? \n",array.contains(3.5))
आउटपुट
यह निम्नलिखित कोड उत्पन्न करेगा -
Our IntervalArray... <IntervalArray> [(0, 1], (1, 2], (2, 3], (3, 4], (4, 5]] Length: 5, dtype: interval[int64, right] Our IntervalArray length... Int64Index([1, 1, 1, 1, 1], dtype='int64') The midpoint of each interval in the IntervalArray... Float64Index([0.5, 1.5, 2.5, 3.5, 4.5], dtype='float64') The right endpoints of each Interval in the IntervalArray as an Index... Int64Index([1, 2, 3, 4, 5], dtype='int64') Does the Intervals contain the value? [False False False True False]