pandas.arrays.IntervalArray.from_tuples#

classmethod IntervalArray.from_tuples(data, closed='right', copy=False, dtype=None)[源代码]#

从元组的类数组对象构建 IntervalArray。

Parameters:

dataarray-like (1-dimensional): 元组数组。
closed{‘left’, ‘right’, ‘both’, ‘neither’}，默认为 ‘right’: 区间在左侧、右侧、两侧或两侧是否闭合。
copybool，默认 False: 默认复制数据，这仅用于兼容性，将被忽略。
dtypedtype 或 None，默认为 None。: 如果为 None，则推断 dtype。

Returns:

IntervalArray

参见

interval_range: 用于创建固定频率 IntervalIndex 的函数。
IntervalArray.from_arrays: 从“左”和“右”数组构建 IntervalArray。
IntervalArray.from_breaks: 从分割点数组构建 IntervalArray。

Examples

>>> pd.arrays.IntervalArray.from_tuples([(0, 1), (1, 2)])
<IntervalArray>
[(0, 1], (1, 2]]
Length: 2, dtype: interval[int64, right]

请给出一个简单的 Pandas 代码示例

下面是一个简单的 Pandas 用法示例：

import pandas as pd

# 构造数据
df = pd.DataFrame({
    "order_id": [1001,1002,1003,1004,1005],
    "city": ["Beijing","Shanghai","Beijing","Shenzhen","Shanghai"],
    "category": ["Book","Pen","Book","Notebook","Book"],
    "price": [58,5,58,12,58],
    "quantity": [2,10,1,5,3]
})

# 计算订单总金额
df["total_amount"] = df["price"] * df["quantity"]

# 按城市统计销售额
city_sales = df.groupby("city", as_index=False)["total_amount"].sum().sort_values(by="total_amount", ascending=False)
print("各城市销售额：\n", city_sales)

# 按类别统计销量
category_sales = df.groupby("category", as_index=False)["quantity"].sum().sort_values(by="quantity", ascending=False)
print("\n商品类别销量排行：\n", category_sales)

# 销量最高类别
top_category = category_sales.iloc[0]
print(f"\n销量最高的商品类别：{top_category['category']}，销量 {top_category['quantity']}")

你可以在 PythonRun 上执行它，看看结果。

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