熊貓：使用日期過濾器遍歷數據框行

Question

我有一個數據框，其中包含一系列日期和相應的值。 我有另一個包含三列（最小日期，最大日期，值）的數據框。 我想使用第二個數據幀mindate和maxdate遍歷第一個數據幀的每一行。 然后，我想將每個值乘以新范圍 df中的CustomerUsage並返回總和。

>>df1        Date           Value
        0    2012-04-01     0.00275
        1    2012-04-02     0.00278
        2    2012-04-03     0.00369
        3    2012-04-04     0.00268
        4    2012-04-05     0.00400

>>df2       Start           End           CustomerUsage
        1   2012-04-01      2012-04-03    464.0
        2   2012-04-04      2012-04-04    472.1

>>    for  row in df2.iterrows():

           mindate = row[row.index[0],'Start']
           maxdate = row[row.index[0],'End']

           range = df1[(df1['Dates'] >= mindate) & (df1['Dates'] <= maxdate)]

           range['Calc'] = range['Value']*df2['CustomerUsage']
           ##numpy .agg function here##

一行可以工作，但是我被困在遍歷日期， AttributeError錯誤：'str'對象沒有屬性'loc' （我收集到我在錯誤地對待這些元組，但是不確定補救措施！）

非常感謝！

Answer 1

好吧，所以我得到了以下答案。 絕對碰到了幾條@Wen帖子哈哈

   #created an ID
   list_ = []
   df1.insert(0,'ID',range(0,0+len(df1)))
   for index, row in df1.iterrows():
       start = row['start']
       end = row['end']
       range = df2[(df2['date']>=start) & (df2['date']<=end)]
       df2['ID'] = row['ID']
       list_.append(df2)
   batch = pd.concat(list_)
   _small = batch.groupby(['ID']).agg({'value': np.sum})
   _merge = batch.reset_index().merge(_small.reset_index(), how = 'left', on = ['ID']

我正在嘗試itertuples，因為我正在更快地閱讀它。 速度至關重要，因此如果有人進行升級... :)