熊猫合并具有不同时间戳的数据帧一

Question

假设我们有两个数据帧，一个带有时间戳，另一个带有开始和结束时间戳。 df1 和 df2 为：

DateTime	Value1	StartDateTime	EnddDateTime	Value2
2020-01-11 12:30:00	1	2020-01-11 12:23:12	2020-01-11 13:10:00	a
2020-01-11 13:00:00	2	2020-01-11 14:12:20	2020-01-11 14:20:34	b
2020-02-11 13:30:00	3	2020-01-11 15:20:00	2020-01-11 15:28:10	c
2020-02-11 14:00:00	4	2020-01-11 15:45:20	2020-01-11 16:26:23	d
2020-02-11 14:30:00	5
2020-02-11 15:00:00	6
2020-02-11 15:30:00	7
2020-02-11 16:00:00	8

df1 的时间戳表示从DateTime 列中的时间开始的半小时。我想将 df2 开始和结束时间与这 20 分钟的时间段相匹配。如果 df2 的周期（开始和结束之间的时间）与 df1 中的两个 DateTime 匹配，则 df2 的值可能落在 df1 的两行中，即使只有一秒钟。结果应该是如下的数据框。

DateTime	Value1	Value2
2020-01-11 12:30:00	1	a
2020-01-11 13:00:00	2	a
2020-02-11 13:30:00	3	Nan
2020-02-11 14:00:00	4	b
2020-02-11 14:30:00	5	Nan
2020-02-11 15:00:00	6	c
2020-02-11 15:30:00	7	d
2020-02-11 16:00:00	8	d

对有效合并大数据有什么建议吗？

Answer 1

那里可能有更短更好的答案，因为我是直接写的。

融化第二个数据帧

df3=pd.melt(df2, id_vars=['Value2'], value_vars=['StartDateTime', 'EnddDateTime'],value_name='DateTime').sort_values(by='DateTime')

在两个 dfs 上创建临时列。原因是，您想从 datetime 获取时间，将该时间附加到要在合并中使用的统一日期

df1['DateTime1']=pd.Timestamp('today').strftime('%Y-%m-%d') + ' ' +pd.to_datetime(df1['DateTime']).dt.time.astype(str)
df3['DateTime1']=pd.Timestamp('today').strftime('%Y-%m-%d') + ' ' +pd.to_datetime(df3['DateTime']).dt.time.astype(str)

将上面计算的新列日期时间转换为日期时间

df3["DateTime1"]=pd.to_datetime(df3["DateTime1"])
df1["DateTime1"]=pd.to_datetime(df1["DateTime1"])

最后，合并一个时间容差

   final = pd.merge_asof(df1, df3, on="DateTime1",tolerance=pd.Timedelta("39M"),suffixes=('_', '_df2')).drop(columns=['DateTime1','variable','DateTime_df2'])

              DateTime_  Value1 Value2
0  2020-01-11 13:00:00       2      a
1  2020-02-11 13:30:00       3      a
2  2020-02-11 14:00:00       4    NaN
3  2020-02-11 14:30:00       5      b
4  2020-02-11 15:00:00       6    NaN
5  2020-02-11 15:30:00       7      c
6  2020-02-11 16:00:00       8      d