列値の範囲に基づいてデータフレームを結合する

指定されたコンテキストでは、2つのデータフレーム、DF_1とDF_2があります。 df_2。

これを達成するための1つのアプローチは、DF_2の開始列と終了列からインターバルインデックスを作成することです。その後、get_locメソッドを使用して、DF_1の各タイムスタンプの対応するイベントを取得できます。このソリューションのPythonコードは次のとおりです。 df_2.index = pd.intervalindex.from_arrays（df_2 ['start']、df_2 ['end']、closed = 'blos'） ＃DF_1の各タイムスタンプに対応するイベントを取得します df_1 ['event'] = df_1 ['Timestamp']。apply（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'])

# 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'])

は、DF_1に対応するイベントを含むDF_1に対応するイベントを作成します。結果の結合されたデータフレームには、次の列が含まれます。 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