DF_2. طريقة واحدة لتحقيق ذلك هي عن طريق إنشاء فهرس فاصل من الأعمدة البدء والنهاية في df_2. يمكننا بعد ذلك استخدام طريقة get_loc للحصول على الحدث المقابل لكل طابع زمني في DF_1. إليك رمز Python لهذا الحل:

# إنشاء فهرس الفاصل الزمني من df_2 df_2.index = pd.intervalindex.from_arrays (df_2 ['start'] ، df_2 ['end'] ، مغلق = 'كلا') # احصل على الحدث المقابل لكل طابع زمني في DF_1 df_1 ['event'] = df_1 ['timestamp']. تطبيق (lambda x: df_2.iloc [df_2.Index.get_loc (x)] ['event'])

# Create interval index from df_2
df_2.index = pd.IntervalIndex.from_arrays(df_2['start'], df_2['end'], closed='both')

# Get corresponding event for each timestamp in df_1
df_1['event'] = df_1['timestamp'].apply(lambda x: df_2.iloc[df_2.index.get_loc(x)]['event'])

0 2016-05-14 10:54:33 0.020228 0.026572 E1 1 2016-05-14 10:54:34 0.057780 0.175499 E2 2 2016-05-14 10:54:35 0.098808 0.620986 E2 3 2016-05-14 10:54:36 0.158789 1.014819 E2 4 2016-05-14 10:54:39 ​​0.038129 2.384590 E3