Pandas Dataframe 与 range/stdev 的比较

Question

我必须使用数据框 A 和 B。两者都有一个“日期时间”列和另一个公共列 X。B 更大，因为它每分钟都有 X，而 A 在一天中的间歇时间只有 X。对于 A 中的每个“日期时间”，我想使用 B 计算前 30 分钟内 X 的范围（或标准差）。所以类似于：

For i,time in enumerate(A['time']): temp=B[(B['time'] > time -timedelta(days=0, minutes=30)) and (B['time'] <=time] range[i]=temp.max-temp.min

这里的 temp 旨在在 A 在 B 中的时间戳之前 30 分钟内对所有数据进行快照。有没有一种简单的方法，也许不需要循环来做到这一点？请注意，A 和 B 的大小不同。

示例 A：（只有少数输出与输入一起可用） Date input output 2015-01-02 20:48:00-00:00 1120 343 2015-01-02 21:25:00-00:00 1345 365

示例 B：（所有输入可用，但没有输出） Date input 2014-11-02 00:32:00-00:00 1542 2014-11-02 00:33:00-00:00 1285

示例输出： Date input output Range_input_previous 30 min 2015-01-02 20:48:00-00:00 1120 343 ??(use table B) 2015-01-02 21:25:00-00:00 1345 365 ??(use table B)

Answer 1

这对我有用，但使用循环：

rangex=np.zeros(A.shape[0])
for i,Date in enumerate(A['Date']): temp=B[(B['Date'] > Date-datetime.timedelta(days=0, minutes=30)) & (B['Date'] <=Date)] rangex[i]=temp['input'].max()-temp['input'].min()
A['range']=pd.Series(rangex, index=A.index)