Python Pandas Dataframe：基於DateTime條件，我想用來自另一個數據框的數據填充一個數據框

Question

我創建了一個簡單的數據框“ F_test”。 現在，我要根據“ P”中的單元格是否與“ F_test”位於同一行，並且位於該行的開始日期/結束日期之間，使用來自“ F_test”的數據填充另一個數據框“ P”。

但是，當我執行一個簡單的For循環來執行此操作時，在第一行之后，“ P”矩陣中沒有其他數據被更新。

實際上，在PC上的代碼中，我實際上是從Excel文件中提取“ F_test”數據，但是為了在此論壇上提供完整的數據集，我手動創建了一個簡單的數據框，名為“ F_test”。

正如您可能從代碼中看出的那樣，我是Matlab / VBA Excel世界中的一位最近的轉換...

非常感謝您在此主題上的智慧。

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

我認為最后的日期比較是錯誤的方式，您應該使用“ and”而不是“＆”（這是按位運算符）。 嘗試這個：

# 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

這可能仍未達到您所能達到的效率，但我認為更好。 此后將替換為“ #create D矩陣，包含...的數據框”

# 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)