Python Pandas Dataframe：基于DateTime条件，我想用来自另一个数据框的数据填充一个数据框

Question

我创建了一个简单的数据框“ F_test”。 现在，我要根据“ P”中的单元格是否与“ F_test”位于同一行，并且位于该行的开始日期/结束日期之间，使用来自“ F_test”的数据填充另一个数据框“ P”。

但是，当我执行一个简单的For循环来执行此操作时，在第一行之后，“ P”矩阵中没有其他数据被更新。

实际上，在PC上的代码中，我实际上是从Excel文件中提取“ F_test”数据，但是为了在此论坛上提供完整的数据集，我手动创建了一个简单的数据框，名为“ F_test”。

正如您可能从代码中看出的那样，我是Matlab / VBA Excel世界中的一位最近的转换...

非常感谢您在此主题上的智慧。

F0 = ('08/02/2018','08/02/2018',50)
F1 = ('08/02/2018','09/02/2018',52)
F2 = ('10/02/2018','11/02/2018',46)
F3 = ('12/02/2018','16/02/2018',55)
F4 = ('09/02/2018','28/02/2018',48)
F_mat = [[F0,F1,F2,F3,F4]]
F_test = pd.DataFrame(np.array(F_mat).reshape(5,3),columns= ('startdate','enddate','price'))

#convert string dates into DateTime data type
F_test['startdate'] = pd.to_datetime(F_test['startdate'])
F_test['enddate'] = pd.to_datetime(F_test['enddate'])

#convert datetype to be datetime type for columns startdate and enddate
F['startdate'] = pd.to_datetime(F['startdate'])
F['enddate'] = pd.to_datetime(F['enddate'])

#create contract duration column
F['duration'] = (F['enddate'] - F['startdate']).dt.days + 1

#re-order the F matrix by column 'duration', ensure that the bootstrapping 
#prioritises the shorter term contracts 
F.sort_values(by=['duration'], ascending=[True])

#create D matrix, dataframe containing each day from start to end date
tempDateRange = pd.date_range(start=F['startdate'].min(), end=F['enddate'].max(), freq='D')
D = pd.DataFrame(tempDateRange)

#define Nb of Calendar Days in a variable to be used later
intNbCalendarDays = (F['enddate'].max() - F['startdate'].min()).days + 1

#define Nb of Contracts in a variable to be used later
intNbContracts = len(F)

#define a zero filled matrix, P, which will house the contract prices 
P = pd.DataFrame(np.zeros((intNbContracts, intNbCalendarDays)))

#rename columns of P to be the dates contained in matrix array D
P.columns = tempDateRange 

#create prices in correct rows in P
for i in list(range(0, intNbContracts)):
    for j in list(range(0, intNbCalendarDays)):
        if ((F.iloc[i,0] >= P.columns[j]) & (F.iloc[i,1] <= P.columns[j] )):
            P.iloc[i,j] = F.iloc[i,2]
P

Answer 1

我认为最后的日期比较是错误的方式，您应该使用“ and”而不是“＆”（这是按位运算符）。 尝试这个：

# create prices in correct rows in P
for i in list(range(0, intNbContracts)):
    for j in list(range(0, intNbCalendarDays)):
        if (F.iloc[i, 0] <= P.columns[j]) and (F.iloc[i, 1] >= P.columns[j]):
            P.iloc[i, j] = F.iloc[i, 2]

Answer 2

这可能仍未达到您所能达到的效率，但我认为更好。 此后将替换为“ #create D矩阵，包含...的数据框”

# create prices P
P = pd.DataFrame()
for index, row in F.iterrows():
    new_P_row = pd.Series()
    for date in pd.date_range(row['startdate'], row['enddate']):
        new_P_row[date] = row['price']
    P = P.append(new_P_row, ignore_index=True)

P.fillna(0, inplace=True)