python - 如果日期范围介于开始日期和结束日期之间，则将类别附加到列

Question

我确信这很简单，但我无法理解它。基本上我有两个数据框，一个大的 df 包含每六小时一次的过程数据，一个较小的 df 包含一个条件编号、一个开始日期和一个结束日期。我需要用与日期范围对应的条件编号填充大数据框的条件列，否则如果日期不在小 df 的任何日期范围之间，则将其留空。所以我的两个框架看起来像这样:

Large df
Date            P1  P2
7/1/2019 11:00  102 240
7/1/2019 17:00  102 247
7/1/2019 23:00  100 219
7/2/2019 5:00   107 213
7/2/2019 11:00  100 226
7/2/2019 17:00  104 239
7/2/2019 23:00  110 240
7/3/2019 5:00   110 232
7/3/2019 11:00  102 215
7/3/2019 17:00  103 219
7/3/2019 23:00  107 243
7/4/2019 5:00   107 246
7/4/2019 11:00  103 219
7/4/2019 17:00  105 220
7/4/2019 23:00  107 220
7/5/2019 5:00   107 227
7/5/2019 11:00  108 208
7/5/2019 17:00  110 248
7/5/2019 23:00  107 235


Small df
Condition   Start Time  End Time
A        7/1/2019 11:00 7/2/2019 5:00
B        7/3/2019 5:00  7/3/2019 23:00
C        7/4/2019 23:00 7/5/2019 17:00

我需要这样的结果:

Date            P1  P2  Cond
7/1/2019 11:00  102 240 A
7/1/2019 17:00  102 247 A
7/1/2019 23:00  100 219 A
7/2/2019 5:00   107 213 A
7/2/2019 11:00  100 226 
7/2/2019 17:00  104 239 
7/2/2019 23:00  110 240 
7/3/2019 5:00   110 232 B
7/3/2019 11:00  102 215 B
7/3/2019 17:00  103 219 B
7/3/2019 23:00  107 243 B
7/4/2019 5:00   107 246 
7/4/2019 11:00  103 219 
7/4/2019 17:00  105 220 
7/4/2019 23:00  107 220 C
7/5/2019 5:00   107 227 C
7/5/2019 11:00  108 208 C
7/5/2019 17:00  110 248 C
7/5/2019 23:00  107 235 

Answer 1

你需要:

for i, row in sdf.iterrows():
    df.loc[df['Date'].between(row['Start Time'], row['End Time']), 'Cond'] = row['Condition']

输出:

                Date    P1  P2  Cond
0   2019-07-01 11:00:00 102 240 A
1   2019-07-01 17:00:00 102 247 A
2   2019-07-01 23:00:00 100 219 A
3   2019-07-02 05:00:00 107 213 A
4   2019-07-02 11:00:00 100 226 NaN
5   2019-07-02 17:00:00 104 239 NaN
6   2019-07-02 23:00:00 110 240 NaN
7   2019-07-03 05:00:00 110 232 B
8   2019-07-03 11:00:00 102 215 B
9   2019-07-03 17:00:00 103 219 B
10  2019-07-03 23:00:00 107 243 B
11  2019-07-04 05:00:00 107 246 NaN
12  2019-07-04 11:00:00 103 219 NaN
13  2019-07-04 17:00:00 105 220 NaN
14  2019-07-04 23:00:00 107 220 C
15  2019-07-05 05:00:00 107 227 C
16  2019-07-05 11:00:00 108 208 C
17  2019-07-05 17:00:00 110 248 C
18  2019-07-05 23:00:00 107 235 NaN