Pandas，如何检查哪些date_range值在pd.Interval列的时间范围内

Pandas是一个Python数据分析库，提供了丰富的数据结构和数据分析工具。在处理时间序列数据时，Pandas的date_range函数可以生成一系列日期或时间戳，而pd.Interval则表示一个时间范围。

要检查哪些date_range值在pd.Interval列的时间范围内，可以通过使用Pandas的布尔索引功能来实现。以下是一种可能的方法：

1. 首先，确保你已经导入了Pandas库：

import pandas as pd

1. 创建一个包含时间范围的pd.Interval对象，以及一个包含date_range值的Pandas Series：

interval = pd.Interval(start='2022-01-01', end='2022-01-31')
date_range = pd.date_range(start='2022-01-01', end='2022-02-28', freq='D')

这里我们定义了一个时间范围为从2022年1月1日到2022年1月31日的interval对象，以及一个从2022年1月1日到2022年2月28日的每日时间戳的date_range。

1. 使用布尔索引检查哪些date_range值在pd.Interval列的时间范围内：

in_range = date_range.isin(pd.date_range(start=interval.left, end=interval.right, freq='D'))

这里我们通过将interval的左边界和右边界与与date_range相同频率（每日）的日期范围进行比较，然后使用isin方法得到一个布尔值Series，表示date_range中的每个值是否在interval范围内。

1. 最后，打印出在时间范围内的date_range值：

print(date_range[in_range])

这将打印出在pd.Interval列的时间范围内的所有date_range值。

值得注意的是，以上示例中的时间范围和具体日期仅供参考，你可以根据实际情况进行调整。

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