pandas の新機能を使いこなそう！ IntervalIndex の get_loc メソッドでデータ操作を効率化

pandas.IntervalIndex.get_loc は、pandas ライブラリで IntervalIndex オブジェクト内の特定の値または範囲を検索するためのメソッドです。IntervalIndex は、連続した値の範囲を表すデータ構造であり、時間序列データの分析などに役立ちます。

get_loc メソッドは、単一の値または範囲 (Interval オブジェクト) を引数として受け取り、その値または範囲に一致する IntervalIndex 内のインデックス位置を返します。一致するインデックスが複数ある場合は、すべての位置がリストとして返されます。

引数

tolerance：一致判定の許容誤差 (オプション)
label：検索対象の値または範囲 (Interval オブジェクト)

返り値

検索対象が IntervalIndex に存在しない場合は KeyError
一致するインデックス位置のリスト (単一の値の場合、単一の整数値)

動作例

import pandas as pd

# IntervalIndexを作成
index = pd.IntervalIndex.from_tuples([(0, 2), (3, 5), (6, 8)])

# 単一の値を検索
print(index.get_loc(4))  # 出力: 1

# 範囲を検索
print(index.get_loc(pd.Interval(2, 4)))  # 出力: [1, 2]

# 許容誤差を指定
print(index.get_loc(4, tolerance=0.1))  # 出力: [1, 2]

検索対象が IntervalIndex に存在しない場合は、KeyError が発生します。
許容誤差 (tolerance) を指定することで、厳密な一致に加えて、ある程度誤差がある値も検索対象に含めることができます。
get_loc メソッドは、厳密な一致 のみを見つけます。部分一致や類似一致には対応していません。

get_loc メソッドは、pandas バージョン 0.20.0 以降で使用できます。

上記以外にも、pandas.IntervalIndex には、contains、overlaps などの便利なメソッドが用意されています。これらのメソッドを活用することで、より複雑な検索やデータ操作を行うことができます。

例 1：単一の値を検索

この例では、IntervalIndex オブジェクト内で特定の値 (4) に一致するインデックス位置を検索します。

import pandas as pd

# IntervalIndexを作成
index = pd.IntervalIndex.from_tuples([(0, 2), (3, 5), (6, 8)])

# 単一の値を検索
value = 4
location = index.get_loc(value)
print(f"値 {value} に一致するインデックス位置: {location}")

例 2：範囲を検索

この例では、IntervalIndex オブジェクト内で特定の範囲 (Interval オブジェクト: (2, 4)) に一致するインデックス位置を検索します。

import pandas as pd

# IntervalIndexを作成
index = pd.IntervalIndex.from_tuples([(0, 2), (3, 5), (6, 8)])

# 範囲を検索
search_range = pd.Interval(2, 4)
locations = index.get_loc(search_range)
print(f"範囲 {search_range} に一致するインデックス位置: {locations}")

例 3：許容誤差を指定して検索

この例では、IntervalIndex オブジェクト内で特定の値 (4) に一致するインデックス位置を検索し、許容誤差 (0.1) を指定して、部分一致も検索対象に含めます。

import pandas as pd

# IntervalIndexを作成
index = pd.IntervalIndex.from_tuples([(0, 2), (3, 5), (6, 8)])

# 値を検索
value = 4
tolerance = 0.1
locations = index.get_loc(value, tolerance=tolerance)
print(f"値 {value} に一致する (許容誤差 {tolerance}) インデックス位置: {locations}")

例 4：存在しない値を検索

この例では、IntervalIndex オブジェクト内に存在しない値 (10) を検索し、KeyError が発生することを確認します。

import pandas as pd

# IntervalIndexを作成
index = pd.IntervalIndex.from_tuples([(0, 2), (3, 5), (6, 8)])

# 存在しない値を検索
value = 10
try:
  location = index.get_loc(value)
except KeyError:
  print(f"値 {value} は IntervalIndex に存在しません")

bisect_left と bisect_right を組み合わせる

その後、left と right の値を比較して、一致するインデックスを特定します。
IntervalIndex をソートしてから、これらの関数を使用して、検索対象の値または範囲が挿入される位置を調べることができます。
bisect_left と bisect_right は、ソートされたリストの中で挿入位置を検索する関数です。

例

import pandas as pd

def get_loc_with_bisect(index, value):
  left = bisect_left(index.left, value)
  right = bisect_right(index.right, value)
  return index[left:right]

# IntervalIndexを作成
index = pd.IntervalIndex.from_tuples([(0, 2), (3, 5), (6, 8)])

# 値を検索
value = 4
locations = get_loc_with_bisect(index, value)
print(f"値 {value} に一致するインデックス位置: {locations}")

isin を使用する

一致する要素のインデックスは、isin の結果から取得できます。
IntervalIndex をリストに変換してから、isin を使用して、検索対象の値または範囲が含まれているかどうかを確認できます。
isin は、要素がリストまたは配列に含まれているかどうかを判断する関数です。

例

import pandas as pd

def get_loc_with_isin(index, value):
  return index[index.isin([value])]

# IntervalIndexを作成
index = pd.IntervalIndex.from_tuples([(0, 2), (3, 5), (6, 8)])

# 値を検索
value = 4
locations = get_loc_with_isin(index, value)
print(f"値 {value} に一致するインデックス位置: {locations}")

カスタム関数を作成する

関数の中で、IntervalIndex の値と検索対象の値または範囲を比較し、一致するインデックスを特定します。
より複雑な検索条件の場合は、カスタム関数を作成することができます。

例

import pandas as pd

def get_loc_custom(index, search_range):
  matching_locs = []
  for i, interval in enumerate(index):
    if interval.overlaps(search_range):
      matching_locs.append(i)
  return matching_locs

# IntervalIndexを作成
index = pd.IntervalIndex.from_tuples([(0, 2), (3, 5), (6, 8)])

# 範囲を検索
search_range = pd.Interval(2, 4)
locations = get_loc_custom(index, search_range)
print(f"範囲 {search_range} に一致するインデックス位置: {locations}")

方法	利点	欠点
`bisect_left` と `bisect_right`	シンプルで高速	ソートが必要
`isin`	シンプル	検索対象が単一の値の場合のみ
カスタム関数	柔軟性が高い	複雑なロジックを記述する必要がある