Question

我有一个数据框，其中left列是对象的最左侧位置，right列是最右侧的位置。如果对象重叠，我需要对它们进行分组，或者它们重叠（递归）重叠的对象。因此，例如，如果这是我的数据帧：

     left  right
0      0    4
1      5    8
2      10   13
3      3    7
4      12   19      
5      18   23
6      31   35

所以行0和3重叠 - 因此它们应该位于同一个组中，并且行1也是重叠的行3 - 因此它会加入该组。

因此，对于这个例子，输出应该是这样的：

     left  right    group
0      0    4         0
1      5    8         0
2      10   13        1
3      3    7         0
4      12   19        1
5      18   23        1
6      31   35        2

我想到了各种方向，但没有想出来（没有丑陋的for）。任何帮助将不胜感激！

Answer 1

您可以尝试使用override func viewWillAppear(_ animated: Bool) { super.viewWillAppear(animated) UIApplication.shared.statusBarStyle = .lightContent DispatchQueue.main.async { addTitleLabel() } } override func viewWillDisappear(_ animated: Bool) { super.viewWillDisappear(animated) UIApplication.shared.statusBarStyle = .default } func addTitleLabel(){ var titleLabel: UILabel = UILabel() titleLabel.textColor = .white titleLabel.textAlignment = .center titleLabel.text = "Home" self.navigationItem.titleView = titleLabel } rolling和max rolling来查找范围的交叉点：

min

例如，（1,3）和（2,4）找到交叉点

mix（3,4）-max（1,2）= 1; 1大于0;然后两个间隔有交集

Answer 2

我发现已接受的解决方案（更新：现在已删除）具有误导性，因为它不能推广到类似情况。例如对于以下示例：

df = pd.DataFrame({'left': [0,5,10,3,12,13,18,31], 
    'right':[4,8,13,7,19,16,23,35]})
df

建议的聚合函数输出以下数据帧（请注意，18-23和12-19应当在组1中）。

一种解决方案是使用以下方法（基于组合间隔posted by @CentAu的方法）：

# Union intervals by @CentAu
from sympy import Interval, Union
def union(data):
    """ Union of a list of intervals e.g. [(1,2),(3,4)] """
    intervals = [Interval(begin, end) for (begin, end) in data]
    u = Union(*intervals)
    return [u] if isinstance(u, Interval) \
        else list(u.args)

# Create a list of intervals
df['left_right'] = df[['left', 'right']].apply(list, axis=1)
intervals = union(df.left_right)

# Add a group column
df['group'] = df['left'].apply(lambda x: [g for g,l in enumerate(intervals) if 
l.contains(x)][0])

...输出：

Answer 3

您可以对样本进行排序并利用累积函数 cumsum 和 left right 0 0 4 3 3 7 1 5 8 2 10 13 4 12 19 5 13 16 6 18 23 7 31 35。举个例子：

df = df.sort_values(['left', 'right'], ascending=[True, False])

首先，您需要对值进行排序，以便将更长的范围放在首位：

   left  right
0     0      4
3     3      7
1     5      8
2    10     13
4    12     19
5    13     16
6    18     23
7    31     35

结果：

df['group'] = (df['right'].cummax().shift() <= df['left']).cumsum()
df.sort_index(inplace=True)

然后您可以通过比较“左”与之前的“右”值来找到重叠的组：

   left  right  group
0     0      4      0
1     5      8      0
2    10     13      1
3     3      7      0
4    12     19      1
5    13     16      1
6    18     23      1
7    31     35      2

结果：

$(function () {
        $('div').each(function () {
            var $this = $(this);
            var h = new Hammer(this);
            h.get('swipe').set({ direction: Hammer.DIRECTION_ALL,velocity:0.3 });  

            h.on("swipeup", async function (e) {
                SlidePage($this,"down",definedLocations);
            });
            h.on("swipedown", async function (e) {
                SlidePage($this,"up",definedLocations);
            });

            h.on("swipeleft", async function (e) {
                SlidePage($this,"left",definedLocations);
            });
            h.on("swiperight", async function (e) {
                SlidePage($this,"right",definedLocations);
            });    
        });
    });

一行：

按重叠范围

3 个答案: