Python：根据另一个数据框中的开始日期和结束日期在数据框中创建新列

Question

我有以下数据框，表示特定季度的开始和结束日期：

我下面的函数采用一个现有的数据集（未显示），并创建一个名为“ Quarter”的新列。 如果我现有数据集中的日期在上述数据框中的开始日期和结束日期之内，则新的“季度”列将得到一个标签（即Q1或Q2）。 否则，我希望它为空白。

# dynamic function for quarterly cuts

    def quarters(df, df_quarters):
        for i, m in df.iterrows():
            for j, (Quarter, Start_Date, End_Date) in df_quarters.iterrows():
                if (m['date'] >= Start_Date) & (m['date'] <= End_Date):
                    df.set_value(i, 'Quarter', Quarter)
                    break 

    quarters(WSI_Hourly, df_quarters)

我上面编写的功能可以正常使用，但是很麻烦。 它仍将数据集中2016年之前的任何日期1、1标记为Q1。 例如，如果我有一个日期，例如2015、12、3，则“四分之一”列应为空白，因为它超出了范围。 但它仍将其标记为Q1。

*任何帮助是极大的赞赏。

Answer 1

尝试将pandas作为pd导入numpy作为np

df1 = pd.DataFrame({'StartDate': pd.date_range('2016-01-01', periods=9, freq='5D'), 'EndDate': pd.date_range('2016-01-04', periods=9, freq='5D'), 'Quarter': np.arange(1, 10, 1)})

df2 = pd.DataFrame(dict(values=np.random.randn(10), date_time=pd.date_range('2016-01-01', periods=10, freq='D')))

df2['Quarter'] = np.piecewise(np.zeros(len(df2)), [(df2.date_time.values >= start_date)&(df2.date_time.values <= end_date) for start_date, end_date in zip(df1.StartDate.values, df1.EndDate.values)], df1.Quarter.values)

print df1

print df2

输入数据

        EndDate  Quarter  StartDate
0 2016-01-04        1 2016-01-01
1 2016-01-09        2 2016-01-06
2 2016-01-14        3 2016-01-11
3 2016-01-19        4 2016-01-16
4 2016-01-24        5 2016-01-21
5 2016-01-29        6 2016-01-26
6 2016-02-03        7 2016-01-31
7 2016-02-08        8 2016-02-05
8 2016-02-13        9 2016-02-10

产量

   date_time    values  Quarter
0 2016-01-01  0.074264      1.0
1 2016-01-02  0.621282      1.0
2 2016-01-03  0.398398      1.0
3 2016-01-04 -3.435242      1.0
4 2016-01-05 -1.613446      0.0
5 2016-01-06  1.256619      2.0
6 2016-01-07  0.835417      2.0
7 2016-01-08 -0.532238      2.0
8 2016-01-09  0.047838      2.0
9 2016-01-10  0.598660      0.0