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变量 'lvl' 是 IntervalIndex 类型,如下所示。
lvl = IntervalIndex([(1.418, 1.69], (1.69, 6.696], (6.696, 7.217], (7.217, 7.845], (7.845, 10.11] ... (17.648, 18.199], (18.199, 19.315], (19.315, 20.16], (20.16, 22.471], (22.471, 25.009]]
closed='right',
dtype='interval[float64]')
现在我尝试像这样附加一些索引值:
for each in val_list:
for k in range(len(lvl)):
lower_val = float(lvl[k][1:-1].split(',')[0])
upper_val = float(lvl[k][1:-1].split(',')[-1])
if each >=lower_val and each <= upper_val:
some_var_index.append(k)
但是,错误向我提出...:
{TypeError}'pandas._libs.interval.Interval' object is not subscriptable
我该怎么做?谢谢
最佳答案
对象不可订阅意味着它的行为不像普通列表,但你在这里做了两次:
lower_val = float(lvl[k][1:-1].split(',')[0])
upper_val = float(lvl[k][1:-1].split(',')[-1])
带有第二个方括号 [1:-1]
。相反,这两行使用这一行:
lower_val, upper_val = lvl[k].left, lvl[k].right
你应该很好。
关于python - 我如何在 IntervalIndex 中获得一些值(value)?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/44938196/
假设我有两个数据框 df1 和 df2 在df1中 date value 0 2018-01-23 10:00:00 10 1 2018-01-23 10:
变量 'lvl' 是 IntervalIndex 类型,如下所示。 lvl = IntervalIndex([(1.418, 1.69], (1.69, 6.696], (6.696, 7.217],
0.20 中有一个名为 Intervalindex 的有趣 API,可让您创建间隔索引。 给定一些示例数据: data = [(893.1516130000001, 903.9187099999999
我只是想知道是否有一种方法可以使用 Interval(或范围)查询 Pandas IntervalIndex,最终返回 IntervalIndex 中与查询的 Interval 重叠的所有 Inter
我有一个数据集,我将qcut 并将类别形成为 pandas.core.indexes.interval.IntervalIndex。 我如何使用从原始数据集生成的相同类别对 future 的数据集进行
我使用 pandas.cut 离散化了数据框中的一列由 IntervalIndex.from_tuples 创建的垃圾箱. 剪切按预期工作,但类别显示为我在 IntervalIndex 中指定的元组.
我有一个 2D DataFrame,如下所示 0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 ... 0 0 1 NaN 3 4 1 NaN NaN NaN NaN
我是一名优秀的程序员,十分优秀!