pandas is_monotonic_increasing 是否严格单调递增

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pandas 的 is_monotonic_increasing 属性用于判断一个 Index、Series 或 SeriesGroupBy 对象中的值是否严格单调递增。下面我将详细讲解该属性的使用方式、适用数据类型、返回结果以及使用场景，并通过示例来展示如何使用 is_monotonic_increasing。

的适用数据类型

pandas.Index.is_monotonic_increasing：适用于 pandas.Index 对象。
pandas.Series.is_monotonic_increasing：适用于 pandas.Series 对象。
pandas.core.groupby.SeriesGroupBy.is_monotonic_increasing：适用于 pandas.SeriesGroupBy 对象。

语法

对于 pandas.Index、pandas.Series 和 pandas.SeriesGroupBy 对象，is_monotonic_increasing 属性没有参数，只需直接调用即可。语法如下：

# 对于 Index 对象
index_object.is_monotonic_increasing

# 对于 Series 对象
series_object.is_monotonic_increasing

# 对于 SeriesGroupBy 对象
series_groupby_object.is_monotonic_increasing

返回值

is_monotonic_increasing 属性返回一个布尔值：

如果 Index、Series 或 SeriesGroupBy 对象中的值是严格单调递增的，则返回 True。
如果存在不满足单调递增的值，则返回 False。

使用场景

is_monotonic_increasing 属性的常见使用场景包括：

数据分析：检查数据在某一列或索引是否按照递增顺序排列，例如时间序列数据。
数据验证：验证数据在某些场景下的递增趋势，以确保数据的有效性和合理性。
排序检查：用于检测数据是否已经按照升序排序，以决定是否需要进行排序操作。

5. 示例

示例 1：检查 Series 中的值是否单调递增

首先，我们创建一个 pandas.Series 对象，并检查它的值是否单调递增。

import pandas as pd

# 构造 Series 数据
series_data = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])

# 检查是否单调递增
is_monotonic_increasing_series = series_data.is_monotonic_increasing

is_monotonic_increasing_series

输出结果：

True

解释：
在这个示例中，series_data 中的所有值 [1, 2, 3, 4, 5] 按照递增顺序排列，所以 is_monotonic_increasing 返回 True。

示例 2：检查 Series 中的值是否存在非单调递增的情况

我们再构造一个包含非单调递增值的 Series，并再次检查是否递增。

# 构造包含非单调递增值的 Series 数据
series_data_non_monotonic = pd.Series([1, 3, 2, 4, 5])

# 检查是否单调递增
is_monotonic_increasing_non_monotonic_series = series_data_non_monotonic.is_monotonic_increasing

is_monotonic_increasing_non_monotonic_series

输出结果：

False

解释：
在这个示例中，series_data_non_monotonic 中的值 [1, 3, 2, 4, 5] 并非全部按递增顺序排列（例如从 3 到 2 下降了），所以 is_monotonic_increasing 返回 False。

示例 3：检查 Index 中的值是否单调递增

类似地，我们可以对 pandas.Index 对象执行相同的操作。

# 构造 Index 数据
index_data = pd.Index([1, 2, 3, 4, 5])

# 检查是否单调递增
is_monotonic_increasing_index = index_data.is_monotonic_increasing

is_monotonic_increasing_index

输出结果：

True

解释：
在这个示例中，index_data 中的所有值 [1, 2, 3, 4, 5] 按照递增顺序排列，因此 is_monotonic_increasing 返回 True。

示例 4：检查带有非单调递增值的 Index

再来看一个包含非单调递增值的 Index 示例。

# 构造包含非单调递增值的 Index 数据
index_data_non_monotonic = pd.Index([1, 3, 2, 4, 5])

# 检查是否单调递增
is_monotonic_increasing_non_monotonic_index = index_data_non_monotonic.is_monotonic_increasing

is_monotonic_increasing_non_monotonic_index

输出结果：

False

解释：
在这个示例中，index_data_non_monotonic 中的值 [1, 3, 2, 4, 5] 并非全部按递增顺序排列（例如从 3 到 2 下降了），所以 is_monotonic_increasing 返回 False。

示例 5：检查 SeriesGroupBy 对象的值是否单调递增

我们可以对分组后的 Series 数据进行单调递增的检查。

# 构造 Series 数据
series_group_data = pd.Series([1, 2, 2, 3, 3, 4])

# 分组
grouped_series = series_group_data.groupby(series_group_data)

# 检查每组是否单调递增
is_monotonic_increasing_grouped_series = grouped_series.is_monotonic_increasing()

is_monotonic_increasing_grouped_series

输出结果：

0    True
1    True
2    True
dtype: bool

解释：
在这个示例中，series_group_data 被分为 [1], [2, 2], [3, 3], [4] 四个组，每组的值都保持单调递增，因此 is_monotonic_increasing 返回 True。

总结

is_monotonic_increasing 属性在数据分析、验证和排序检查时非常有用。通过它，可以快速判断 pandas.Index、pandas.Series 或 pandas.SeriesGroupBy 对象中的值是否是单调递增的，帮助我们有效地处理和分析数据。

参考

https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.Index.is_monotonic_increasing.html
https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.Series.is_monotonic_increasing.html
-https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.core.groupby.SeriesGroupBy.is_monotonic_increasing.html

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更新时间：2024-08-12 21:33:15 标签：pandas python 单调递增