基于时间戳合并数据帧
有两个这样的数据帧（示例）
df1
Data Value
0 2020-01-31 10:30:00 3
1 2020-01-31 11:30:00 4
2 2020-01-31 12:30:00 19
3 2020-01-31 13:30:00 22
4 2020-01-31 14:30:00 4
5 2020-01-31 15:30:00 5
6 2020-01-31 15:30:00 6
7 2020-01-31 16:30:00 7
8 2020-01-31 17:30:00 9
9 2020-01-31 18:30:00 7
10 2020-01-31 19:30:00 8
df2
DSTART DEnd Condition
0 2020-01-31 11:30:00 2020-01-31 12:30:00 BAD
1 2020-01-31 15:30:00 2020-01-31 16:30:00 ERROR
然后，我想加入df1和df2，但是我不知道如何做到这一点，因为在第二个df中我只有开始和结束时间。如何根据第二个df的数据将条件放在第一个df上？
这就是我想要的
Data Value Condition
0 2020-01-31 10:30:00 3 OK
1 2020-01-31 11:30:00 4 BAD
2 2020-01-31 12:30:00 19 BAD
3 2020-01-31 13:30:00 22 BAD
4 2020-01-31 14:30:00 4 OK
5 2020-01-31 15:30:00 5 ERROR
6 2020-01-31 15:30:00 6 ERROR
7 2020-01-31 16:30:00 7 OK
8 2020-01-31 17:30:00 9 OK
9 2020-01-31 18:30:00 7 OK
10 2020-01-31 19:30:00 8 OK
共有1个答案
试试看。合并（asof）：
# make sure that `Data`, `DSTART`, `DEnd` are datetime type
# use `pd.to_datetime` if needed
tmp = pd.merge_asof(df1,df2, left_on='Data', right_on='DSTART')
df1['Condition'] = tmp['Condition'].where(tmp['Data'] <= tmp['DEnd'], 'OK')
输出：
Data Value Condition
0 2020-01-31 10:30:00 3 OK
1 2020-01-31 11:30:00 4 BAD
2 2020-01-31 12:30:00 19 BAD
3 2020-01-31 13:30:00 22 OK
4 2020-01-31 14:30:00 4 OK
5 2020-01-31 15:30:00 5 ERROR
6 2020-01-31 15:30:00 6 ERROR
7 2020-01-31 16:30:00 7 ERROR
8 2020-01-31 17:30:00 9 OK
9 2020-01-31 18:30:00 7 OK
10 2020-01-31 19:30:00 8 OK
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