Series.between(left, right, inclusive='both')
Есть также метод
.between_time(), который предоставляется как объектомpandas.Seriesтак иpandas.DataFrame.
left: левая граница.right: правая граница.inclusive: отвечает за включение границ. То есть, устанавливать ли каждую границу как закрытую или открытую. Может принимать значения: 'both', 'neither', 'left', 'right'. Series, эквивалентное left <= Series <= rightОбратите внимание, что метод
Series.between()предоставляются только объектомpandas.Series.
Метод Series.between() библиотеки pandas возвращает логическое значение Series, эквивалентное left <= Series <= right. Другими словами возвращает логический вектор, содержащий значение True, везде, где соответствующий элемент Series находится между граничными значениями left и right. Значения NA обрабатываются как False.
Метод Series.between() эквивалентен условию: (left <= ser) & (ser <= right).
Дополнительно смотрите методы
DataFrame.between_time() и Series.between_time().
Series.between():>>> import pandas as pd >>> import numpy as np >>> s = pd.Series([2, 0, 4, 8, np.nan]) >>> s.between(1, 4) # 0 True # 1 False # 2 True # 3 False # 4 False # dtype: bool
Используя "логическую индексацию" можно посмотреть собственно результаты:
>>> s[s.between(1, 4)] # 0 2.0 # 2 4.0 # dtype: float64
Для инверсии результатов можно применить оператор отрицания ~ (логической маски), к тому же, из результатов можно исключить значение NA, удалив их методом Series.dropna():
>>> s.dropna()[~s.between(1, 4)] 1 0.0 3 8.0 dtype: float64
Вернемся к примерам использования Series.between(). При значении аргумента inclusive="neither" граничные значения исключаются:
>>> s.between(1, 4, inclusive="neither") # 0 True # 1 False # 2 False # 3 False # 4 False # dtype: bool
Аргументы left и right могут быть любыми скалярными значениями:
>>> s = pd.Series(['Alice', 'Bob', 'Carol', 'Eve']) >>> s.between('Anna', 'Daniel') # 0 False # 1 True # 2 True # 3 False # dtype: bool