পাইথন পান্ডাসে একটি ইন্টারভ্যাল IntervalArray-এর মানগুলোর সাথে এলিমেন্ট-ওয়াইজ (element-wise) ওভারল্যাপ করে কিনা চেক করতে overlaps() মেথড ব্যবহার করা হয়।
প্রয়োজনীয় লাইব্রেরি ইম্পোর্ট করুন
import pandas as pdIntervalArray তৈরি করুন
দুটি ইন্টারভ্যাল: (10, 20] এবং (15, 35] — উভয়ই closed='right'।
intervals = pd.arrays.IntervalArray.from_tuples([(10, 20), (15, 35)])ইন্টারভ্যাল অ্যারে প্রদর্শন করুন
print("IntervalArray...\n", intervals)এলিমেন্ট-ওয়াইজ ওভারল্যাপ চেক করুন
ইন্টারভ্যাল [12, 30] (ডিফল্ট closed='right') দিয়ে চেক করা হয়েছে:
print("\nDoes interval overlaps values in the IntervalArray...\n", intervals.overlaps(pd.Interval(12, 30)))সম্পূর্ণ উদাহরণ
import pandas as pd
# IntervalArray তৈরি
intervals = pd.arrays.IntervalArray.from_tuples([(10, 20), (15, 35)])
# IntervalArray প্রদর্শন
print("IntervalArray...\n", intervals)
# ইন্টারভ্যাল দৈর্ঘ্য দেখুন
print("\nInterval length...\n", intervals.length)
# এলিমেন্ট-ওয়াইজ ওভারল্যাপ চেক করুন
print("\nDoes interval overlaps values in the IntervalArray...\n", intervals.overlaps(pd.Interval(12, 30)))আউটপুট
IntervalArray...
[(10, 20], (15, 35]]
Length: 2, dtype: interval[int64, right]
Interval length...
Int64Index([10, 20], dtype='int64')
Does interval overlaps values in the IntervalArray...
[True True] ব্যাখ্যা
- IntervalArray: (10, 20] এবং (15, 35]
- চেক করা ইন্টারভ্যাল: (12, 30] (closed='right' ডিফল্ট)
- ফলাফল:
[True, True]- (10, 20] ∩ (12, 30] = (12, 20] -> কমন পয়েন্ট আছে -> True
- (15, 35] ∩ (12, 30] = (15, 30] -> কমন পয়েন্ট আছে -> True
overlaps() মেথডের বৈশিষ্ট্য
- এলিমেন্ট-ওয়াইজ কাজ করে — ইন্টারভ্যাল অ্যারের প্রতিটি এলিমেন্টের সাথে আলাদা আলাদা চেক করে।
- রিটার্ন টাইপ: বুলিয়ান NumPy অ্যারে (বা বুলিয়ান সিরিজ)।
closedপ্যারামিটার উভয় ইন্টারভ্যালের জন্য বিবেচনা করা হয়।
ব্যবহার: টাইম সিরিজ ডেটায় ওভারল্যাপিং পিরিয়ড খুঁজে বের করা, শিডিউলিং কনফ্লিক্ট ডিটেক্ট করা, জেনোমিক ইন্টারভ্যাল অ্যানালাইসিস ইত্যাদি।
