juntando os frutos de dados com base nos intervalos de valor da coluna

no contexto fornecido, temos dois dados de dados, df_1 e df_2, onde precisamos de derrotá -los e como o timestamp rum na df_1 na queda de df_1 e df_2.

Uma abordagem para conseguir isso é criando um índice de intervalo a partir das colunas iniciantes e finais em DF_2. Em seguida, podemos usar o método get_loc para obter o evento correspondente para cada registro de data e hora em DF_1. Aqui está o código Python para esta solução:

# 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'])

isso criará uma nova coluna denominada Evento em DF_1, que contém os eventos correspondentes para cada momento de tempo de cada O DataFrame de dados ingressado resultante conterá as seguintes colunas:

timestamp         A         B event

A saída será semelhante a:

            timestamp         A         B 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