计算日期值是否出现在两个不同的时间之间python pandas

Question

我正在尝试创建一个新列，以确定行值是否在“营业时间之间”。 为此，我尝试使用时间间隔功能。 如果有更简单的方法，我不需要使用它。

我有一个数据框 ，其中包含“ Date” ， “ StartHour” ， “ End Hour”的列 。

题：

我想给一个“真”或“假”，如果在“ 日期 ”一栏中的时间是“StartHour”之间'EndHour的时间。

import pandas as pd
import numpy as np

#create dataframe with dates
d = {'Date': ['2016-11-17 05:01:45','2011-01-04 16:34:00','2011-01-05 09:25:45',
              '2011-01-10 12:00:45','2011-01-14 07:05:45','2011-01-15 10:19:00',
              '2011-01-17 13:59:45','2011-01-19 18:39:45','2011-01-22 06:19:45'], 
     'StartHour': ['16:00','16:00','16:00','16:00','16:00','16:00','16:00','16:00','16:00'],
     'EndHour': ['10:00','10:00','10:00','10:00','10:00','10:00','10:00','10:00','10:00'],
     'Station_ID': ['A','A','A','A','B','B','B','B','B']}
df = pd.DataFrame(data=d)
#convert date column to datetime
df['Date'] = df['Date'].values.astype('datetime64[ns]')


#************************
# set index to Date (need for 'between_time')
df = df.set_index('Date')

# run calculation for between time
df['between_business_hours'] = df.index.isin(df.between_time('16:00', '10:00', include_start=True, include_end=True).index)


df

我已经使用between_time函数计算了一个列，但这只允许我使用硬编码值作为开始时间和结束时间。 我想使用“ StartTime”和“ EndTime”列中的值。 我可能通过使用between_time函数使此操作比需要的更加困难。

我希望输出看起来像这样。

                    EndHour StartHour   Station_ID  between_business_hours
Date                
2016-11-17 05:01:45  10:00   16:00       A            True
2011-01-04 16:34:00  10:00   16:00       A            True
2011-01-05 09:25:45  10:00   16:00       A            True
2011-01-10 12:00:45  10:00   16:00       A            False
2011-01-14 07:05:45  10:00   16:00       B            True
2011-01-15 10:19:00  10:00   16:00       B            False
2011-01-17 13:59:45  10:00   16:00       B            False
2011-01-19 18:39:45  10:00   16:00       B            True
2011-01-22 06:19:45  10:00   16:00       B            True

任何帮助表示赞赏

Answer 1

您不需要设置index

df.Date.dt.strftime('%H:%M').between(df.StartHour,df.EndHour)
Out[297]: 
0    False
1     True
2     True
3     True
4    False
5     True
6     True
7     True
8    False
dtype: bool

更新

l=[df.loc[[y],:].index.indexer_between_time(df.loc[y,'StartHour'],df.loc[y,'EndHour'])==0 for y in df.index]
df['New']=l
df.New=df.New.str[0].fillna(False)
df
                    EndHour StartHour Station_ID    New
Date                                                   
2016-11-17 05:01:45   10:00     16:00          A   True
2011-01-04 16:34:00   10:00     16:00          A   True
2011-01-05 09:25:45   10:00     16:00          A   True
2011-01-10 12:00:45   10:00     16:00          A  False
2011-01-14 07:05:45   10:00     16:00          B   True
2011-01-15 10:19:00   10:00     16:00          B  False
2011-01-17 13:59:45   10:00     16:00          B  False
2011-01-19 18:39:45   10:00     16:00          B   True
2011-01-22 06:19:45   10:00     16:00          B   True