给定两个数据帧 df_1 和 df_2，其中 df_1 包含日期时间列以及值 A 和 B，df_2 包含范围日期时间值和相应的事件信息，一个常见的任务是根据条件合并这些数据帧df_1 中的日期时间值位于 df_2 中指定的范围内。
实现此目的的一种简单方法包括从 df_2 的开始列和结束列创建区间索引，并将闭合参数设置为两者。这确保了范围是包含在内的。
df_2.index = pd.IntervalIndex.from_arrays(df_2['start'],df_2['end'],closed='both')
创建间隔索引后，我们可以使用 IntervalIndex 的 get_loc 方法来定位每行包含来自 df_1 的日期时间值的范围。
df_1['event'] = df_1['timestamp'].apply(lambda x : df_2.iloc[df_2.index.get_loc(x)]['event'])
通过将此函数应用于 df_1 的日期时间列中的每个值，我们可以填充一个新列 event，其中包含相应的df_1 中每一行的 df_2 事件信息。
这种方法提供了一种使用 Pandas 提供的强大区间索引功能基于范围条件连接数据帧的有效方法。输出将是一个数据框，其中包含 df_1 和 df_2 中的所有列，事件列为 df_1 中的每一行提供匹配的事件。
以上是如何在 Pandas 中根据日期时间范围有效地连接 DataFrame？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！
