Question

下面是我的设置的简化版本：

import pandas as pd
import datetime as dt

df_data = pd.DataFrame({'DateTime' : [dt.datetime(2017, 9, 1, 0, 0, 0),dt.datetime(2017, 9, 1, 1, 0, 0),dt.datetime(2017, 9, 1, 2, 0, 0),dt.datetime(2017, 9, 1, 3, 0, 0)], 'Data' : [1,2,3,5]})

df_timeRanges = pd.DataFrame({'startTime':[dt.datetime(2017, 8, 30, 0, 0, 0), dt.datetime(2017, 9, 1, 1, 30, 0)], 'endTime':[dt.datetime(2017, 9, 1, 0, 30, 0), dt.datetime(2017, 9, 1, 2, 30, 0)]})

print df_data
print df_timeRanges

这给出了：

   Data            DateTime
0     1 2017-09-01 00:00:00
1     2 2017-09-01 01:00:00
2     3 2017-09-01 02:00:00
3     5 2017-09-01 03:00:00
              endTime           startTime
0 2017-09-01 00:30:00 2017-08-30 00:00:00
1 2017-09-01 02:30:00 2017-09-01 01:30:00

我想使用df_data过滤df_timeRanges，其余行位于单个数据框中，有点像：

df_data_filt = df_data[(df_data['DateTime'] >= df_timeRanges['startTime']) & (df_data['DateTime'] <= df_timeRanges['endTime'])]

我没想到上面的代码行，并且它返回了这个错误：

ValueError: Can only compare identically-labeled Series objects

有人能提供一些关于此的提示吗？我真正任务中的df_data和df_timeRanges要大得多。

提前致谢

Answer 1

IIUIC，使用

$newData = [];
foreach ($yourArray as $innerArray) {
    foreach ($innerArray as $key => $value) {
        $newData[$key][] = $value;
    }
}

或者

In [794]: mask = np.logical_or.reduce([
             (df_data.DateTime >= x.startTime) & (df_data.DateTime <= x.endTime) 
             for i, x in df_timeRanges.iterrows()])

In [795]: df_data[mask]
Out[795]:
   Data            DateTime
0     1 2017-09-01 00:00:00
2     3 2017-09-01 02:00:00

使用时间范围列表过滤数据帧

1 个答案: