ব্যবধানে মান আছে কিনা তা উপাদান অনুসারে পরীক্ষা করতে, array.contains() ব্যবহার করুন পদ্ধতি।
প্রথমে, প্রয়োজনীয় লাইব্রেরিগুলি আমদানি করুন -
import pandas as pd
বিভক্ত −
-এর মতো অ্যারের থেকে একটি নতুন ইন্টারভাল অ্যারে তৈরি করুনarray = pd.arrays.IntervalArray.from_breaks([0, 1, 2, 3, 4, 5])
বিরতি প্রদর্শন করুন −
print("Our IntervalArray...\n",array) ইন্টারভালে একটি নির্দিষ্ট মান আছে কিনা তা পরীক্ষা করুন −
print("\nDoes the Intervals contain the value? \n",array.contains(3.5))
উদাহরণ
নিম্নলিখিত কোড -
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)) আউটপুট
এটি নিম্নলিখিত কোড তৈরি করবে -
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]
