将 Pandas 数据帧与日期范围条件合并
要合并两个 pandas 数据帧，其中一个值介于其他两个值之间，一种常见的方法是合并数据帧无条件地基于标识符，然后根据日期条件进行过滤。但是，此方法可能会导致内存效率低下。
利用 SQL 强大功能的替代解决方案是在 SQL 查询中执行合并和过滤，如下所示：
<code class="python">import pandas as pd
import sqlite3
# Create dataframes
presidents = pd.DataFrame({"name": ["Bush", "Obama", "Trump"],
"president_id":[43, 44, 45]})
terms = pd.DataFrame({'start_date': pd.date_range('2001-01-20', periods=5, freq='48M'),
'end_date': pd.date_range('2005-01-21', periods=5, freq='48M'),
'president_id': [43, 43, 44, 44, 45]})
war_declarations = pd.DataFrame({"date": [datetime(2001, 9, 14), datetime(2003, 3, 3)],
"name": ["War in Afghanistan", "Iraq War"]})
# Create an in-memory database
conn = sqlite3.connect(':memory:')
# Write dataframes to database
terms.to_sql('terms', conn, index=False)
presidents.to_sql('presidents', conn, index=False)
war_declarations.to_sql('wars', conn, index=False)
# Execute SQL query to merge and filter dataframes
qry = '''
select
start_date PresTermStart,
end_date PresTermEnd,
wars.date WarStart,
presidents.name Pres
from
terms join wars on
date between start_date and end_date join presidents on
terms.president_id = presidents.president_id
'''
df = pd.read_sql_query(qry, conn)
print(df)</code>输出：
PresTermStart PresTermEnd WarStart Pres 0 2001-01-31 00:00:00 2005-01-31 00:00:00 2001-09-14 00:00:00 Bush 1 2001-01-31 00:00:00 2005-01-31 00:00:00 2003-03-03 00:00:00 Bush
通过在 SQL 中执行合并和过滤，我们可以避免创建潜在的大型中间数据帧，从而提高内存效率。
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