日期范围匹配函数pandas
日期范围匹配函数pandas
提问于 2019-02-08 07:06:47
我有一个名为df1的数据帧，它看起来像这样：
Loc Start End
CA 2013-11-08 2014-04-14
CO 2014-04-14 2014-04-16
CA 2014-04-16 2014-04-18
CO 2014-04-18 2014-04-23我有另一个名为df2的数据帧，它看起来像这样：
Date Loc Flag
2014-04-14 CO 0
2014-04-14 CO 0
2014-04-14 CO 0
2014-04-15 CO 0
2014-04-15 CO 0
2014-04-16 CO 0
2014-04-16 CO 0
2014-04-16 VA 0
2014-04-16 CA 0我想要构建一个函数，以便对于df1中的每个Start和End周期，该函数检查df2中落入该日期范围的行是否与位置匹配，即loc是否匹配。如果它们不匹配，我希望Flag标记为1。以下是我尝试的代码：
for i in range(len(df1)):
for j in range(len(df2)):
if df2['Date'][j] <= df1['End Date'][i] and \
df2['Date'][j] >= df1['Start Date'][i]:
if df2['Loc'][j] != df1['Loc'][i]:
df2['flag'][j] = 1我的代码把1放在位置实际匹配的地方。我认为这是因为Start和End日期重叠的原因。关于如何纠正这个问题，有什么建议吗？谢谢
回答 1
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2019-02-08 08:06:59
更简单的解决方案是使用merge_asof。这类似于左连接，除了我们匹配最近的键而不是相等的键。这里有更多：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.merge_asof.html
df1['interval'] = pd.to_datetime(df1['start_date'])
df2['interval'] = pd.to_datetime(df2['Date'])
df1.sort_values(by=['interval'])
df2.sort_values(by=['interval'])
df3 = pd.merge_asof(df2, df1, on='interval', by='Loc')页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/54583709
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