Bagaimana untuk Menyertai Pandas DataFrames Berdasarkan Julat Cap Masa?

Menyertai Bingkai Data Berdasarkan Julat Nilai

Memandangkan dua bingkai data, df_1 dan df_2, adalah mungkin untuk menyertainya supaya cap masa lajur datetime dalam df_1 berada dalam julat tertentu yang ditakrifkan oleh lajur bermula dan berakhir df_2.

Untuk menyelesaikan tugasan ini, satu pendekatan ialah mencipta indeks selang dari lajur mula dan akhir, menetapkan pilihan tertutup kepada kedua-duanya untuk memastikan sempadan inklusif. Menggunakan indeks selang ini, kita boleh menggunakan get_loc untuk mendapatkan peristiwa yang sepadan bagi setiap cap waktu dalam df_1.

Contoh:

import pandas as pd

# Input dataframes
df_1 = pd.DataFrame({
    'timestamp': ['2016-05-14 10:54:33', '2016-05-14 10:54:34', '2016-05-14 10:54:35', '2016-05-14 10:54:36', '2016-05-14 10:54:39'],
    'A': [0.020228, 0.057780, 0.098808, 0.158789, 0.038129],
    'B': [0.026572, 0.175499, 0.620986, 1.014819, 2.384590]
})

df_2 = pd.DataFrame({
    'start': ['2016-05-14 10:54:31', '2016-05-14 10:54:34', '2016-05-14 10:54:38'],
    'end': ['2016-05-14 10:54:33', '2016-05-14 10:54:37', '2016-05-14 10:54:42'],
    'event': ['E1', 'E2', 'E3']
})

# Create interval index
df_2.index = pd.IntervalIndex.from_arrays(df_2['start'], df_2['end'], closed='both')

# Join dataframes using get_loc
df_1['event'] = df_1['timestamp'].apply(lambda x: df_2.iloc[df_2.index.get_loc(x)]['event'])

# Output joined dataframe
print(df_1)

Output:

            timestamp         A         B event
0 2016-05-14 10:54:33  0.020228  0.026572    E1
1 2016-05-14 10:54:34  0.057780  0.175499    E2
2 2016-05-14 10:54:35  0.098808  0.620986    E2
3 2016-05-14 10:54:36  0.158789  1.014819    E2
4 2016-05-14 10:54:39  0.038129  2.384590    E3

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Menyertai Pandas DataFrames Berdasarkan Julat Cap Masa?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!