[英]Pandas: check if date from one dataframe is between two dates from another dataframe and sobstitute values
我有2個數據框：
DF1
date event group failure
2018-04-19 02:07:00 1 E1 0
2018-04-19 02:07:00 2 E2 1
DF2：
start_time end_time group failure
2018-04-01 00:00:00+01:00 2018-04-01 23:59:59+01:00 E1 1
2018-04-27 19:00:00+01:00 2018-04-27 21:29:59+01:00 E1 1
2018-04-27 06:00:00+01:00 2018-04-27 12:59:59+01:00 E1 1
2018-04-26 19:00:00+01:00 2018-04-26 21:29:59+01:00 E1 1
2018-04-26 06:00:00+01:00 2018-04-26 12:59:59+01:00 E1 1
2018-04-25 19:00:00+01:00 2018-04-25 21:29:59+01:00 E1 1
2018-04-25 06:00:00+01:00 2018-04-25 12:59:59+01:00 E1 1
2018-04-24 19:00:00+01:00 2018-04-24 21:29:59+01:00 E1 1
2018-04-24 06:00:00+01:00 2018-04-24 12:59:59+01:00 E1 1
2018-04-23 19:00:00+01:00 2018-04-23 21:29:59+01:00 E1 1
2018-04-23 06:00:00+01:00 2018-04-23 12:59:59+01:00 E1 1
2018-04-16 00:00:00+01:00 2018-04-22 23:59:59+01:00 E1 1
2018-04-28 00:00:00+01:00 2018-04-29 23:59:59+01:00 E1 1
2018-04-07 00:00:00+01:00 2018-04-08 23:59:59+01:00 E1 1
2018-04-06 19:00:00+01:00 2018-04-06 21:29:59+01:00 E1 1
2018-04-06 06:00:00+01:00 2018-04-06 12:59:59+01:00 E1 1
2018-04-09 00:00:00+01:00 2018-04-15 23:59:59+01:00 E1 1
2018-04-05 19:00:00+01:00 2018-04-05 21:29:59+01:00 E1 1
2018-04-04 06:00:00+01:00 2018-04-04 12:59:59+01:00 E1 1
2018-04-03 06:00:00+01:00 2018-04-03 12:59:59+01:00 E1 1
2018-04-02 00:00:00+01:00 2018-04-02 23:59:59+01:00 E1 1
2018-04-04 19:00:00+01:00 2018-04-04 21:29:59+01:00 E1 1
2018-04-05 06:00:00+01:00 2018-04-05 12:59:59+01:00 E1 1
2018-04-03 19:00:00+01:00 2018-04-03 21:29:59+01:00 E1 1
2018-04-27 06:00:00+01:00 2018-04-27 12:59:59+01:00 E2 1
2018-04-02 00:00:00+01:00 2018-04-02 23:59:59+01:00 E2 1
2018-04-26 19:00:00+01:00 2018-04-26 21:29:59+01:00 E2 1
2018-04-25 06:00:00+01:00 2018-04-25 12:59:59+01:00 E2 1
2018-04-03 06:00:00+01:00 2018-04-03 12:59:59+01:00 E2 1
2018-04-26 06:00:00+01:00 2018-04-26 12:59:59+01:00 E2 1
2018-04-27 19:00:00+01:00 2018-04-27 21:29:59+01:00 E2 1
2018-04-01 00:00:00+01:00 2018-04-01 23:59:59+01:00 E2 1
2018-04-25 19:00:00+01:00 2018-04-25 21:29:59+01:00 E2 1
2018-04-03 19:00:00+01:00 2018-04-03 21:29:59+01:00 E2 1
2018-04-24 19:00:00+01:00 2018-04-24 21:29:59+01:00 E2 1
2018-04-04 06:00:00+01:00 2018-04-04 12:59:59+01:00 E2 1
2018-04-24 06:00:00+01:00 2018-04-24 12:59:59+01:00 E2 1
2018-04-23 19:00:00+01:00 2018-04-23 21:29:59+01:00 E2 1
2018-04-04 19:00:00+01:00 2018-04-04 21:29:59+01:00 E2 1
2018-04-23 06:00:00+01:00 2018-04-23 12:59:59+01:00 E2 1
2018-04-16 00:00:00+01:00 2018-04-22 23:59:59+01:00 E2 1
2018-04-05 06:00:00+01:00 2018-04-05 12:59:59+01:00 E2 1
2018-04-09 00:00:00+01:00 2018-04-15 23:59:59+01:00 E2 1
2018-04-07 00:00:00+01:00 2018-04-08 23:59:59+01:00 E2 1
2018-04-05 19:00:00+01:00 2018-04-05 21:29:59+01:00 E2 1
2018-04-06 19:00:00+01:00 2018-04-06 21:29:59+01:00 E2 1
2018-04-06 06:00:00+01:00 2018-04-06 12:59:59+01:00 E2 1
2018-04-28 00:00:00+01:00 2018-04-29 23:59:59+01:00 E2 1
我必須檢查是否：
df1（日期）在df2（開始時間）和df2（結束時間）之間
DF1（組）= DF2（組）
然后將df2（失敗）替換為df1（失敗）。 所需的結果如下所示：
start_time end_time group failure
2018-04-01 00:00:00+01:00 2018-04-01 23:59:59+01:00 E1 1
2018-04-27 19:00:00+01:00 2018-04-27 21:29:59+01:00 E1 1
2018-04-27 06:00:00+01:00 2018-04-27 12:59:59+01:00 E1 1
2018-04-26 19:00:00+01:00 2018-04-26 21:29:59+01:00 E1 1
2018-04-26 06:00:00+01:00 2018-04-26 12:59:59+01:00 E1 1
2018-04-25 19:00:00+01:00 2018-04-25 21:29:59+01:00 E1 1
2018-04-25 06:00:00+01:00 2018-04-25 12:59:59+01:00 E1 1
2018-04-24 19:00:00+01:00 2018-04-24 21:29:59+01:00 E1 1
2018-04-24 06:00:00+01:00 2018-04-24 12:59:59+01:00 E1 1
2018-04-23 19:00:00+01:00 2018-04-23 21:29:59+01:00 E1 1
2018-04-23 06:00:00+01:00 2018-04-23 12:59:59+01:00 E1 1
2018-04-16 00:00:00+01:00 2018-04-22 23:59:59+01:00 E1 0
2018-04-28 00:00:00+01:00 2018-04-29 23:59:59+01:00 E1 1
2018-04-07 00:00:00+01:00 2018-04-08 23:59:59+01:00 E1 1
2018-04-06 19:00:00+01:00 2018-04-06 21:29:59+01:00 E1 1
2018-04-06 06:00:00+01:00 2018-04-06 12:59:59+01:00 E1 1
2018-04-09 00:00:00+01:00 2018-04-15 23:59:59+01:00 E1 1
2018-04-05 19:00:00+01:00 2018-04-05 21:29:59+01:00 E1 1
2018-04-04 06:00:00+01:00 2018-04-04 12:59:59+01:00 E1 1
2018-04-03 06:00:00+01:00 2018-04-03 12:59:59+01:00 E1 1
2018-04-02 00:00:00+01:00 2018-04-02 23:59:59+01:00 E1 1
2018-04-04 19:00:00+01:00 2018-04-04 21:29:59+01:00 E1 1
2018-04-05 06:00:00+01:00 2018-04-05 12:59:59+01:00 E1 1
2018-04-03 19:00:00+01:00 2018-04-03 21:29:59+01:00 E1 1
2018-04-27 06:00:00+01:00 2018-04-27 12:59:59+01:00 E2 1
2018-04-02 00:00:00+01:00 2018-04-02 23:59:59+01:00 E2 1
2018-04-26 19:00:00+01:00 2018-04-26 21:29:59+01:00 E2 1
2018-04-25 06:00:00+01:00 2018-04-25 12:59:59+01:00 E2 1
2018-04-03 06:00:00+01:00 2018-04-03 12:59:59+01:00 E2 1
2018-04-26 06:00:00+01:00 2018-04-26 12:59:59+01:00 E2 1
2018-04-27 19:00:00+01:00 2018-04-27 21:29:59+01:00 E2 1
2018-04-01 00:00:00+01:00 2018-04-01 23:59:59+01:00 E2 1
2018-04-25 19:00:00+01:00 2018-04-25 21:29:59+01:00 E2 1
2018-04-03 19:00:00+01:00 2018-04-03 21:29:59+01:00 E2 1
2018-04-24 19:00:00+01:00 2018-04-24 21:29:59+01:00 E2 1
2018-04-04 06:00:00+01:00 2018-04-04 12:59:59+01:00 E2 1
2018-04-24 06:00:00+01:00 2018-04-24 12:59:59+01:00 E2 1
2018-04-23 19:00:00+01:00 2018-04-23 21:29:59+01:00 E2 1
2018-04-04 19:00:00+01:00 2018-04-04 21:29:59+01:00 E2 1
2018-04-23 06:00:00+01:00 2018-04-23 12:59:59+01:00 E2 1
2018-04-16 00:00:00+01:00 2018-04-22 23:59:59+01:00 E2 1
2018-04-05 06:00:00+01:00 2018-04-05 12:59:59+01:00 E2 1
2018-04-09 00:00:00+01:00 2018-04-15 23:59:59+01:00 E2 1
2018-04-07 00:00:00+01:00 2018-04-08 23:59:59+01:00 E2 1
2018-04-05 19:00:00+01:00 2018-04-05 21:29:59+01:00 E2 1
2018-04-06 19:00:00+01:00 2018-04-06 21:29:59+01:00 E2 1
2018-04-06 06:00:00+01:00 2018-04-06 12:59:59+01:00 E2 1
2018-04-28 00:00:00+01:00 2018-04-29 23:59:59+01:00 E2 1
我已經嘗試過if函數，但是卻收到錯誤消息：只能比較標記相同的Series對象。 有什么建議嗎？ 先感謝您！
執行以下操作后，我可以比較日期：-
e1['date'] = e1['date'].apply( lambda x: pd.to_datetime(x).tz_localize('US/Eastern'))
e2['start_time'] = e2['start_time'].apply( lambda x:
pd.to_datetime(x).tz_localize('US/Eastern'))
e2['end_time'] = e2['end_time'].apply( lambda x: pd.to_datetime(x).tz_localize('US/Eastern'))
我合並了兩個表，然后檢查日期是否在開始時間和結束時間之間，以替換故障變量。
failure_x是E2，而failure_y是E1數據幀：-
df = e2.merge(e1,on='group',how='left')
df['failure_x'] = np.where((df['start_time'] <= df['date']) & (df['date'] <= df['end_time']), df['failure_y'], df['failure_x'])
檢查一個 dataframe 中的日期是否在另一個 dataframe 中的兩個日期之間，按組
[英]Check if date in one dataframe is between two dates in another dataframe, by group
Python Pandas 如何比較一個 Dataframe 中的日期與另一個 ZC699575A5E8AFD9E22A7ECC8CAB 中的日期？
[英]Python Pandas how to compare date from one Dataframe with dates in another Dataframe?
Pandas 如果一個值介於另一個數據幀的兩個值之間，則過濾一個 dataframe
[英]Pandas Filtering one dataframe if a value is between two values from another data frame
根據日期與另一個DataFrame之間的日期加入DataFrame
[英]Join DataFrame based on date which is between dates from another DataFrame
Pandas：從 Pandas DataFrame 中選擇兩個日期之間的所有數據
[英]Pandas: Select all data from Pandas DataFrame between two dates
用另一個數據框中的值替換一個熊貓數據框中的值
[英]Replacing values in one pandas dataframe with values from another dataframe
Pandas：使用基於兩列的另一個數據幀中的值替換一個數據幀中的值
[英]Pandas: replace values in one dataframe with values from another dataframe based on two columns
從另一個數據幀中減去一個Pandas Dataframe中的屬性值
[英]Subtracting values of attributes within one Pandas Dataframe from another dataframe
使用 pandas 從一個 dataframe 在另一個 dataframe 中搜索值
[英]searching values from one dataframe in another dataframe using pandas
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