python - 如何根据某些条件(包括日期时间)映射多个 Pandas Dataframe 中的值？

Question

我有 2 个 pandas 数据框，df_pe 和 df_merged。两个数据框都有几行和几列。现在，我想使用这些数据框完成一些具体的事情:

1. 在df_merged中，有一个名为ST的列，其中包含各种事件的时间戳，格式如下: (2017-08-27 00:00:00)。在df_pe中，有2列Ton和Toff，其中包含事件开始的时间和事件结束的时间。例如。 (随机行的 Ton 值:2018-08-17 01:20:00 而 Toff 值 2018-08-17 02:30:00)。

2. 其次，df_pe中有一个列，即EC。我有另一个名为 df_uniqueal 的数据框，它还有一个名为 EC 的列。我想做的是:

   a.对于 df_merged 中的所有行，只要 ST 值在 df_pe 中的 Ton 和 Toff 持续时间内，在 df_merged 中创建 2 个新列:EC 和 ED。将数据帧 df_pe 中的 EC 值追加/放入此新列，同时将数据帧 df_uniqueal 的值放入新列列ED(最终是df_pe中EC的映射版本，用于获取df_uniqueal中的ED )。如果没有任何条件匹配/此过程后留下 NaN(缺失值)，请将字符串 "NF" 放入 df_merged' s 新的 ED 列，同时将整数 0 放入 df_merged 的新 EC 列。

我探索过SO和SE，但没有发现任何实质性的东西。非常感谢在这方面的任何帮助。

这是我尝试在Python中使用for循环来迭代数据帧以完成第一个条件，但它会永远运行(永无止境)，我不认为这是最好的方法来实现这一点。

for i in range(len(df_merged)):
    for j in range(len(df_pe)):
        if df_pe.TOn[j] < df_merged.ST[i] < df_pe.TOff[j]:
            df_merged.EC[i] = df_pe.EC[j]
            df_merged.ED[i] = df_uniqueal.ED[df_processed.EC[j]]
        else:

            df_merged.EC[i] = 0
            df_merged.ED[i] = "NF"

编辑请参阅图像以了解预期输出和数据帧的婴儿示例。

相关列以粗体显示(请注意，列号可能不同，但本示例中的列名称相同)。

Answer 1

如果我正确理解了这个问题，希望这能让您开始。

for i,val in df_merged['ST'].items():
    bool_idx = (df_pe['TOn']<val)&(val<df_pe['Toff'])
    if df_pe[bool_idx]['EC'].empty:
       df_merged.loc[i,'EC']=0
       df_merged.loc[i,'ED']="NF"
    else:
       value_from_df_pe = df_pe[bool_idx]['EC']
       df_merged.loc[i,'EC']= value_from_df_pe
       value_from_df_uniqueal = df_uniqueal[df_uniqueal['EC']==value_from_df_pe]['EC']
       df_merged.loc[i,'ED']= value_from_df_uniqueal

请注意，我已在任何数据上测试了此代码。