У меня есть фрейм данных с температурой:
temp.ix[1:10]
KCRP
DateTime
2011-01-01 01:00:00 61.0
2011-01-01 02:00:00 60.0
2011-01-01 03:00:00 57.0
2011-01-01 04:00:00 56.0
2011-01-01 05:00:00 51.0
2011-01-01 06:00:00 55.0
2011-01-01 07:00:00 65.0
2011-01-01 08:00:00 55.0
2011-01-01 09:00:00 55.0
У меня есть другой фрейм данных df
как:
df[['Start Time', 'End Time']].ix[1:10]
Start Time End Time
DateTime
2011-01-23 05:00:00 2011-01-01 05:00:00 2011-01-01 06:11:00
2011-01-25 04:00:00 2011-01-25 04:51:00 2011-01-26 00:19:00
2011-01-26 04:00:00 2011-01-26 04:29:00 2011-01-26 23:13:00
2011-02-03 07:00:00 2011-02-03 07:56:00 2011-02-03 08:11:00
2011-02-12 19:00:00 2011-02-12 19:52:00 2011-02-13 12:14:00
2011-02-15 14:00:00 2011-02-15 14:09:00 2011-02-15 14:22:00
2011-02-22 05:00:00 2011-02-22 05:47:00 2011-02-22 05:55:00
2011-02-26 06:00:00 2011-02-26 06:47:00 2011-02-26 07:25:00
2011-03-01 00:00:00 2011-03-01 00:44:00 2011-03-02 00:11:00
Для каждой строки df
, я хочу выбратьмаксимальное значение от temp
, где temp
извлекаю все значения между Start Time
и End Time
.
. *1013*
включительно. Итак, для первого ряда df мой ответ будет таким:
df[['Start Time', 'End Time']].ix[1:10]
Start Time End Time Max Temp
DateTime
2011-01-23 05:00:00 2011-01-01 05:00:00 2011-01-01 06:11:00 55
Я не уверен, как поступить с этим, кроме циклического прохождения каждой строки df
, что, вероятно, неинтересный способ сделать это.
Я пытался:
[np.max(temp[(temp.index >= x[0]) & (temp.index <= x[1])])['KCRP] for x in
zip(df['Start Time'], df['End Time'])]