объединять кадры данных с временными метками и интервалами - PullRequest
Новая
       23

объединять кадры данных с временными метками и интервалами

0 голосов
/ 29 января 2019

У меня есть два кадра данных.

df1 содержит число и метки времени.Это очень большой набор. 

df1.head()
Out[292]: 
2016-08-31 08:09:00     1.0
2016-08-31 08:11:00     7.0
2016-08-31 08:14:00    90.0

df2 содержит интервалы 

d2.head()
Out[292]:        
   start                 stop                         C
2016-08-31 08:09:00     2016-08-31 08:12:00         'a'
2016-08-31 08:13:00     2016-08-31 08:20:00         'b'
2016-08-31 08:20:00     2016-08-31 08:45:00         'c'

Я хотел бы добавить новый столбец C к df1 так, чтобы значение C соответствует значению в df2 для интервала, который содержал индекс df1.

Ожидаемый результат 

 df1.head()
    Out[292]:                      C
    2016-08-31 08:09:00     1.0   'a'
    2016-08-31 08:11:00     7.0   'a'
    2016-08-31 08:14:00    90.0   'b'

До сих пор я пытался: 

 df1.loc[:,'C']=df1.index.map(lambda i:df2[np.logical_and(i>df2.starti<df2.stop)].C)

, но это крайне неэффективно и в некоторых случаях происходит сбой, когда в списке интервалов в df2 отсутствуют значения индекса.

Как это сделать эффективно?

1 Ответ

0 голосов
/ 29 января 2019

Создать IntervalIndex по IntervalIndex.from_arrays сначала: 

s = pd.IntervalIndex.from_arrays(df2['start'], df2['stop'], 'both')
print (s)
IntervalIndex([[2016-08-31 08:09:00, 2016-08-31 08:12:00], 
               [2016-08-31 08:13:00, 2016-08-31 08:20:00],
               [2016-08-31 08:20:00, 2016-08-31 08:45:00]],
              closed='both',
              dtype='interval[datetime64[ns]]')

Затем set_index по новому IntervalIndex установить новый столбец по созданному массивуvalues: 

df1['C'] = df2.set_index(s).loc[df1.index, 'C'].values
print (df1)
                        A  C
2016-08-31 08:09:00   1.0  a
2016-08-31 08:11:00   7.0  a
2016-08-31 08:14:00  90.0  b

РЕДАКТИРОВАТЬ: 

s = pd.IntervalIndex.from_arrays(df2['start'].astype(np.int64), 
                                 df2['stop'].astype(np.int64), 'both')
print (s)
IntervalIndex([[1472630940000000000, 1472631120000000000], 
               [1472631180000000000, 1472631600000000000], 
               [1472631600000000000, 1472633100000000000]],
              closed='both',
              dtype='interval[int64]')

df1['C'] = df2.set_index(s).loc[df1.index.astype(np.int64), 'C'].values
print (df1)
                        A  C
2016-08-31 08:09:00   1.0  a
2016-08-31 08:11:00   7.0  a
2016-08-31 08:14:00  90.0  b
...