Wie verbinde ich DataFrames basierend auf Zeitstempelbereichen?

Datenrahmen basierend auf Spaltenwertbereichen verbinden

Im gegebenen Kontext haben wir zwei Datenrahmen, df_1 und df_2, die wir zusammenführen müssen sie so, dass die Zeitstempelspalte in df_1 in die Start- und Endspalten in fällt df_2.

Ein Ansatz, dies zu erreichen, besteht darin, einen Intervallindex aus den Start- und Endspalten in df_2 zu erstellen. Anschließend können wir mit der Methode get_loc das entsprechende Ereignis für jeden Zeitstempel in df_1 abrufen. Hier ist der Python-Code für diese Lösung:

# Create interval index from df_2
df_2.index = pd.IntervalIndex.from_arrays(df_2['start'], df_2['end'], closed='both')

# Get corresponding event for each timestamp in df_1
df_1['event'] = df_1['timestamp'].apply(lambda x: df_2.iloc[df_2.index.get_loc(x)]['event'])

Dadurch wird eine neue Spalte mit dem Namen „event“ in df_1 erstellt, die die entsprechenden Ereignisse für jeden Zeitstempel enthält, der in die angegebenen Bereiche in df_2 fällt. Der resultierende verbundene Datenrahmen enthält die folgenden Spalten:

timestamp         A         B event

Die Ausgabe sieht etwa so aus:

            timestamp         A         B event
0 2016-05-14 10:54:33  0.020228  0.026572    E1
1 2016-05-14 10:54:34  0.057780  0.175499    E2
2 2016-05-14 10:54:35  0.098808  0.620986    E2
3 2016-05-14 10:54:36  0.158789  1.014819    E2
4 2016-05-14 10:54:39  0.038129  2.384590    E3

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