关于这篇文章的第一个问题，我仍然在努力改进我的代码。
为了更好地表达自己，我的目标是找到距离给定日期最近的“时间段”。
“时间段”表示我的“工厂”的开放时间（因此不包括周末和假日）。
Date start_time end_time
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2017-01-02 | 2017-01-02 07:00:00 2017-01-02 17:00:00
2017-01-03 | 2017-01-03 07:00:00 2017-01-03 17:00:00
2017-01-04 | 2017-01-04 07:00:00 2017-01-04 17:00:00
2017-01-05 | 2017-01-05 08:00:00 2017-01-05 17:00:00
2017-01-06 | 2017-01-06 08:00:00 2017-01-06 17:00:00
2017-01-09 | 2017-01-09 08:00:00 2017-01-09 17:00:00
..... | ......
此数据存储在740行表格中（这是我两年的开放计划时间表）
试图保持简单我收到客户的订单，并且必须检查我什么时候可以执行它们。
例如，可以毫不拖延地处理'2017-01-02 10:00:00'上收到的订单。
在'2017-01-02 17:30'收到的订单必须等到'2017-01-03 07:00'被处理。
如果在周末收到订单，则相同：
'2017-01-07 17:30' - ＆gt; '2017-01-09 07:00'
我必须在优化算法中定期检查数千个订单，我正在寻找最佳的搜索方式。
我开始使用Panda表实现代码，但速度很慢（下面的代码）。
然后我使用numpy数组加速（并且它工作正常）但它仍然很慢。
在我的搜索中更进一步，我使用的是sqlite但效果不佳。
因此，如果有任何经验丰富的建议，那将会有很大的帮助！
由于
PS：我尽力编辑这篇旧帖子。希望它不会混淆......
我正在为我的工厂建立一个生产计划，我用Python和Pandas编写了它。
我有一个Pandas DataFrame，其中包含我员工的工作时间（以及工作日）。
另一方面，我的机器全天候工作。
我正在寻找的是建立一个功能，在给定日期给出我的员工可以开始新工作的日期（以及他的一天结束时）。 Infact机器可以在晚上停止生产，但必须在第二天早上（或下一个开放日）等待，直到有人可以在其上开始新的生产。
例如：
opening_hours(2017-04-06 04:00:00) -- > 2017-04-06 07:00:00, 2017-04-06 17:00:00
opening_hours(2017-04-06 22:00:00) -- > 2017-04-06 07:00:00, 2017-04-06 17:00:00
opening_hours(2017-04-07 22:00:00) -- > 2017-04-10 07:00:00, 2017-04-10 17:00:00 *
*(because it is a weekend and the employee will be back on monday)
到目前为止，我编写了以下函数，但它非常慢:)
def opening_hours(x):
staff_working_time_start = df_staff_planning[df_staff_planning[u'Start time'] >= x][u'Start time'].min()
staff_working_time_end = df_staff_planning[df_staff_planning[u'End time'] >= x][u'End time'].min()
if staff_working_time_end <= staff_working_time_start:
staff_working_time_start = x
return staff_working_time_start, staff_working_time_end
该函数返回当天的开始工作时间和结束时间。
评估几个日期是可以的，但由于我在计算中进行了大量的迭代（> 5000），所以它很慢。
我提前非常感谢你的帮助
答案 0 :(得分：0)
终于找到了一个使用bisect的有趣解决方案：
start = df_staff_planning[u'Start time'].tolist()
end = df_staff_planning[u'End time'].tolist()
def opening_hours_2(x):
staff_working_time_start = start[bisect.bisect(start, a)]
staff_working_time_end = end[bisect.bisect(end, a)]
if staff_working_time_end <= staff_working_time_start:
staff_working_time_start = x
return staff_working_time_start, staff_working_time_end
在我的问题上，它的速度提高了75倍......