python - 检查时间戳列是否在另一个数据帧的日期范围内

Question

我有一个数据框 df_A，其中有两列“amin”和“amax”，这是一组时间范围。

我的目标是找出 df_B 中的列是否位于 df_A 'amin' 和 'amax' 列中的任何范围行之间。

df_A[['amin','amax'] ]

                  amin                   amax
          0 2016-07-16 19:37:03   2016-07-17 11:16:32
          1 2016-07-04 21:15:54   2016-07-05 10:57:46
          2 2016-07-24 23:30:41   2016-07-25 15:38:02
          3 2016-07-12 03:02:38   2016-07-12 22:11:01

df_B['created_date']

      created_date
   2016-07-17 01:16:32 
   2016-07-05 10:15:54  
   2016-07-12 12:11:01


df_A['amin'] = pd.to_datetime(df_A['amin'], errors='coerce')
df_A['amax'] = pd.to_datetime(df_A['amax'], errors='coerce')
df_B['created_date'] = pd.to_datetime(df_B['created_date'],errors='coerce')

def dt2epoch(value):
   epoch = (value - pd.to_datetime(datetime(2015,12,31).strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S.%f'))).total_seconds()
   return epoch    

df_A['amax_epoch']=df_A['amax'].apply(dt2epoch)
df_A['amin_epoch']=df_A['amin'].apply(dt2epoch)
df_B['created_date_epoch']=df_B['created_date'].apply(dt2epoch)


def make_tuple(row):
     n= len(row)
     row = [(x,row[n - 1]) for x in row]
     return row

minMaxTuple = minMax.apply(make_tuple, axis =1)

以上是我的代码的一部分，我在下面尝试过(不确定是否有必要):

将它们转换为纪元值

将 df_A 转换为元组。

但是，df_A 和 df_B 的行数不同。另外，我没有任何 id 列可以将它们合并在一起。

label = []

for l in df_B['created_date_epoch']:

    if (m[0] for m in minMaxTuple) <= l <= (m[1] for m in minMaxTuple):
        label.append('1')
    else:
        label.append('0')

但是，当我运行它时，我得到的“标签”结果是一个空列表。

此外，标签应该是与 df_A 具有相同行数的列。

最后，我想在 df_A 中添加一个新的“标签”列:

                              minMaxTuple                      label
            (2016-07-16 19:37:03, 2016-07-17 11:16:32)            1
            (2016-07-04 21:15:54, 2016-07-05 10:57:46)            1 
            (2016-07-24 23:30:41, 2016-07-25 15:38:02)            0
            (2016-07-12 03:02:38, 2016-07-12 22:11:01)            1

Answer 1

与@dubbbdan 的答案非常相似，但使用 any 可能更简单和 and运算符(operator):

any_in_range = lambda row, iterable: any(
    [(row[0] < x) & (x < row[1]) for x in iterable])
df_A['label'] = df_A.apply(any_in_range, iterable=df_B['created_date'], axis=1)
print df_A

打印:

                 amin                amax  label
0 2016-07-16 19:37:03 2016-07-17 11:16:32   True
1 2016-07-04 21:15:54 2016-07-05 10:57:46   True
2 2016-07-24 23:30:41 2016-07-25 15:38:02  False
3 2016-07-12 03:02:38 2016-07-12 22:11:01   True