Question

考虑一些钻孔中单个测试的数据框tests：

  borehole  depthTest
0      B-1        1.5
1      B-1       20.0
2     B-42        1.0
3     B-42        2.0
4     B-42       15.0
5     B-42       30.0
6     B-09        1.0
7     B-09       10.0
8     B-09       15.0

我有另一个数据框liths，每个钻孔的岩性范围：

  borehole  depthTop   lith
0      B-1         0   sand
1      B-1         5   clay
2      B-1        18  shale
3     B-42         0   sand
4     B-42         1   clay
5     B-42        26  shale
6     B-09         0   sand
7     B-09        12  shale

岩性是每个钻孔的连续序列。例如：在B-1中，沙子的深度为0至5米，粘土为5至18米，页岩距离为18米。每个岩性的底部是下一个的顶部。换句话说，每个岩性的底部都是liths.groupby('borehole').depthTop.shift(-1)

编辑：我想加入两个dfs，这样我就可以得到每个测试的岩性：我想匹配borehole，然后找到lith最近的depthTop＆lt; = depthTest。

例如：在B-42中，粘土的深度为1米至26米。 B-42在15.0米处的试验应归类为粘土，因为15在1至26之间。

这是理想的结果：

  borehole  depthTest   lith
0      B-1        1.5   sand
1      B-1       20.0  shale
2     B-42        1.0   clay
3     B-42        2.0   clay
4     B-42       15.0   clay
5     B-42       30.0  shale
6     B-09        1.0   sand
7     B-09       10.0   sand
8     B-09       15.0  shale

这似乎是groupby和merge_asof问题，但我无法弄清楚如何将它们组合在一起。

到目前为止，我的解决方案是将其转储到sqlite3然后进行between加入（就像我做here），但这真的好像失败了。< / p>

Answer 1

在df2上找到最接近的值并进行分类：

def logic(k):
    vals = df2.loc[df2.borehole == k.borehole,:]
    return vals[vals.depthTop == max(vals[vals.depthTop <= k.depthTest].depthTop)].lith.item()

df.transform(logic, 1)


0     sand
1    shale
2     clay
3     clay
4     clay
5    shale
6     sand
7     sand
8    shale

Answer 2

让我们试试这个：

tests['lith'] = tests.groupby('borehole')['depthTest'].transform(lambda x: pd.cut(x,
       bins = liths.loc[liths.borehole == x.name,'depthTop'].values.tolist() + [np.inf],
       labels=liths.loc[liths.borehole == x.name,'lith'], right=False))

输出：

  borehole  depthTest   lith
0      B-1        1.5   sand
1      B-1       20.0  shale
2     B-42        1.0   clay
3     B-42        2.0   clay
4     B-42       15.0   clay
5     B-42       30.0  shale
6     B-09        1.0   sand
7     B-09       10.0   sand
8     B-09       15.0  shale

让我们使用pd.cut来标记范围内的值并且通过使用groupby从井中获取岩石数据框中bins和labels的{{1}}。

找到该点落入的范围？

2 个答案: