Ошибка при вставке нового столбца данных с pd.IntervalIndex

Question

Постановка задачи: Имеют 2 кадра данных A & B.

A:
Timestamp    datetime64[ns, UTC]
CH_0                     float64
CH_1                     float64
CH_2                     float64

B: 
Video Start Time         datetime64[ns, UTC]
Video End Time           datetime64[ns, UTC]
Video Paused                          object
Pause Time (s)                       float64
Action                                object

Мне нужно выяснить, какое действие было выполнено в определенное время в кадре данных A, для которого информация доступна в B с помощь видео начала и окончания.

Решения испробованы

Это код, который я сейчас пытаюсь, но не могу исправить.

idx = pd.IntervalIndex(B['Video Start Time'],
                       B['Video End Time'],
                       closed='both',
                       dtype='interval[datetime64]')

event = B.loc[idx.get_indexer(A.Timestamp), 'Action']
A['event'] = event.values

Error Это ошибка, с которой я столкнулся. Любые предложения очень ценятся.

TypeError: type <class 'numpy.datetime64'> with value 2017-10-31T03:38:18.006921000 is not an interval

Образцы данных

A: 
                         Timestamp        CH_0       CH_1       CH_2  
0 2017-10-31 03:38:18.214471+00:00 -323.590000 -59.662882  -1.197040   
1 2017-10-31 03:38:18.215471+00:00 -323.552011 -43.198672   9.800288   
2 2017-10-31 03:38:18.216471+00:00 -323.565635 -28.295482  19.331956   
3 2017-10-31 03:38:18.217471+00:00 -323.567988 -12.937613  28.548840   
4 2017-10-31 03:38:18.218471+00:00 -323.544373   3.961324  38.386562   
5 2017-10-31 03:38:18.219471+00:00 -323.579086  18.777666  46.975722   
6 2017-10-31 03:38:18.220471+00:00 -323.560907  28.281476  52.537818   
7 2017-10-31 03:38:18.221471+00:00 -323.518415  31.308331  54.244971   
8 2017-10-31 03:38:18.222471+00:00 -323.583354  27.252193  51.624331   
9 2017-10-31 03:38:18.223471+00:00 -323.607014  15.752827  44.298533   


B:
Video Start Time                   Video End Time  
0 2017-10-31 03:38:18.006921+00:00 2017-10-31 03:41:48.394944+00:00   
1 2017-10-31 03:41:48.394944+00:00 2017-10-31 03:43:35.261420+00:00   
2 2017-10-31 03:43:35.261420+00:00 2017-10-31 03:45:35.498950+00:00   

  Video Paused  Pause Time (s)            Action         
            Y       41.247365        Relaxation                      
            Y       13.392300        Play      
            N        0.000000        Work     

Answer 1

Сначала преобразуйте время в формате A и B в формат даты и времени, а затем используйте IntervalIndex.from_arrays, как показано ниже

A['Timestamp'] = pd.to_datetime(A['Timestamp'])
B['Video Start Time'] = pd.to_datetime(B['Video Start Time'])
B['Video End Time'] = pd.to_datetime(B['Video End Time'])

idx = pd.IntervalIndex.from_arrays(B['Video Start Time'].values,
                   B['Video End Time'].values)
event = B.loc[idx.get_indexer(A.Timestamp), 'Action']
A['event'] = event.values
print(A)

В качестве альтернативы, вы можете попробовать

event = B.iloc[idx.get_indexer(A.Timestamp)]
A['event'] = event['Action'].values
print(A)