根據另一個數據框的多個功能對數據框進行過濾

Question

情況：
我有兩個數據集：

• df1：包含傳感器的數據，每分鍾登錄的機器ID
• df2：包含生產單位ID，機器ID以及單位的開始和結束日期時間
  

DF1：

DF2：

我的任務是僅按機器的生產時間范圍進行過濾。 這意味着基於df2中的生產日期時間（這些時間是df2中開始和停止之間的時間范圍），我需要從df2中濾除泄漏傳感器數據（傳感器數據每分鍾記錄在df2中，無論是否有生產或不）。

問題：
我能夠編寫一個代碼來過濾df2中的時間間隔，但是我也無法弄清楚如何對計算機ID進行過濾。
這是我的工作代碼，僅包含日期時間過濾：

for index, row in df1.iterrows():
    mask = ((df2.index >= row['Start']) & (df2.index <= row['Stop']))
    df2.loc[mask, 'Sarzs_no'] = row['Sarzs_no']
    df2.loc[mask, 'Output'] = row['Output']

這是我嘗試將“ Unit”（=計算機ID）過濾以及日期時間過濾添加到其中：

for index, row in df1.iterrows():
    mask = ((df1.index >= row['Start']) & (df1.index <= row['Stop']) & (row['Unit']==df1.Unit))
    df1.loc[mask, 'Sarzs_no'] = row['Sarzs_no']
    df1.loc[mask, 'Output'] = row['Output']

不幸的是，以上代碼無法正常工作。

問題：

1. 您能告訴我我在做什么錯嗎？
2. 您能否讓我知道如何在機器ID（列“ Unit”）上添加過濾參數？

提前謝謝你的幫助！

Answer 1

我想發表此評論，但我沒有足夠的聲譽來做到這一點。 初步提示：

1）嘗試檢查您的鑰匙。 第一個df中的單位與第二個df中的單位具有不同的模式。 您可能需要轉換一個或另一個。 例如循環之前：

df1["Unit"] = df1["Unit"].apply(lambda x: x.split('_')[1]) # K2_110 -> 110

2）在您的例子中，你通過第一數據幀迭代和敷面膜上的第一個數據幀，以及

df1.loc[mask, 'Sarzs_no'] = row['Sarzs_no']
df1.loc[mask, 'Output'] = row['Output']`