python - 如何使用 Pandas 查找两个不同日期时间之间的最小值？

Question

(不重复/我的问题完全不同)

我的数据框看起来像这样:

# [df2] is day based

time             time2
2017-01-01,      2017-01-01 00:12:00
2017-01-02,      2017-01-02 03:15:00
2017-01-03,      2017-01-03 01:25:00
2017-01-04,      2017-01-04 04:12:00
2017-01-05,      2017-01-05 00:45:00
....

# [df] is minute based

time                     value
2017-01-01 00:01:00,     0.1232
2017-01-01 00:02:00,     0.1232
2017-01-01 00:03:00,     0.1232
2017-01-01 00:04:00,     0.1232
2017-01-01 00:05:00,     0.1232
....

我想在 [df2] 中创建一个名为 time_val_min 的新列，用于查找 df2['time2] 之间的 min 值'] 和 df2['time'] 在 df2['time'] 指定的范围内形成 [df] 并且df2['time2']

我做了什么？

我做了df2['time_val_min'] = df[df['time'].dt.hour. Between(df2['time'], df2['time'])].min() 但它不起作用。

你能告诉我如何解决这个问题吗？

Answer 1

您可以按日期合并两个数据框，并过滤时间:

# create the date from the time column
df['date'] = df['time'].dt.normalize()

# merge
new_df = (df.merge(df2, left_on='date',    # left on date
                   right_on='time',        # right on time, if time is purely beginning of days
                   how='right',
                   suffixes=['','_y'])
            .query('time < time2')
            .groupby('date')
            ['time'].min()
            .to_frame(name='time_val_min')
            .merge(df2, right_on='time', left_index=True)
           )

输出:

         time_val_min       time               time2
0 2017-01-01 00:01:00 2017-01-01 2017-01-01 00:12:00