我有 2 个数据框: df_dec_light 和 df_rally。
df_dec_light.head():
log_return month year
1970-12-01 0.003092 12 1970
1970-12-02 0.011481 12 1970
1970-12-03 0.004736 12 1970
1970-12-04 0.006279 12 1970
1970-12-07 0.005351 12 1970
1970-12-08 -0.005239 12 1970
1970-12-09 0.000782 12 1970
1970-12-10 0.004235 12 1970
1970-12-11 0.003774 12 1970
1970-12-14 -0.005109 12 1970
df_rally.head():
rally_start rally_end
0 1970-12-18 1970-12-31
1 1971-12-17 1971-12-31
2 1972-12-15 1972-12-29
3 1973-12-21 1973-12-31
4 1974-12-20 1974-12-31
我需要根据 df_dec_light.index 位于列 df_rally['rally_start'] 和 df_rally['rally_end'] 的值之间的条件来过滤 df_dec_light。
我尝试过这样的事情:
df_dec_light[(df_dec_light.index >= df_rally['rally_start']) & (df_dec_light.index <= df_rally['rally_end'])]
我期望收到过滤后的 df_dec_light 数据帧，其索引在 df_rally['rally_start'] 和 df_rally['rally_end'] 之间的间隔内。 像这样的事情:
log_return month year
1970-12-18 0.001997 12 1970
1970-12-21 -0.003108 12 1970
1970-12-22 0.001111 12 1970
1970-12-23 0.000666 12 1970
1970-12-24 0.005644 12 1970
1970-12-28 0.005283 12 1970
1970-12-29 0.010810 12 1970
1970-12-30 0.002061 12 1970
1970-12-31 -0.001301 12 1970
非常感谢任何帮助。谢谢!
最佳答案
让我们根据 df_rally 数据帧中的开始列和结束列值创建一个 IntervalIndex，然后将间隔映射到 df_dec_light 的索引上dataframe 并使用 notna 检查索引值是否包含在任何区间
ix = pd.IntervalIndex.from_arrays(df_rally.rally_start, df_rally.rally_end, closed='both')
mask = df_dec_light.index.map(ix.to_series()).notna()
然后使用掩码来过滤数据帧
df_dec_light[mask]
关于python - 如何根据索引在日期间隔之间的条件过滤数据框？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/74833975/