Python :根据另一个数据框的日期范围更新列的值

Question

有 2 个数据帧df和events如下所示：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'Place':['university','residential','hospital','university','residential','hospital'],
'Date':['2017-01-01','2017-01-01','2017-01-01','2017-01-02','2017-01-02','2017-01-02'],
'Event':['None','None','None','None','None','None']
})
events = pd.DataFrame({'Place':['university','residential','hospital'], 'Start_Date':['2017-01-01','2017-01-01','2017-01-01'],
'End_Date':['2017-02-26','2017-01-02','2017-01-02'],
'Event':['UniHolidays','PublicHoliday','PublicHoliday']})
#Convert to datetime
events.Start_Date = pd.to_datetime(events.Start_Date.astype(str), format='%Y-%m-%d')
events.End_Date = pd.to_datetime(events.End_Date.astype(str), format='%Y-%m-%d')
df.Date = pd.to_datetime(df.Date.astype(str), format='%Y-%m-%d')

DF在2017年每个地方都有1条记录

df:
Date         Place            Event
2017-01-01   university        None
2017-01-01   residential       None
2017-01-01   hospital          None
2017-01-02   university        None
2017-01-02   residential       None
2017-01-02   hospital          None

第二个数据帧包含这些地点的事件，但具有日期范围

events:
Place     Start_Date     End_Date   Event
a      2017-01-01      2017-02-26   UniHoliday
b      2017-01-01      2017-01-02   PublicHoliday
c      2017-01-01      2017-01-02   PublicHoliday

任务是使用events更新df，以便

如果df.Place=events.Place并且df.Date在范围内(events.Start_Date, events.End_Date(，则应使用相应的event.Event更新df.Event

预期输出为：

Date        Place                Event
2017-01-01  university       UniHoliday
2017-01-01  residential      PublicHoliday
2017-01-01  hospital         PublicHoliday
2017-01-02  university       UniHoliday
2017-01-02  residential      PublicHoliday
2017-01-02  hospital         PublicHoliday

没有重叠的事件，每个地方都有独特的事件记录

到目前为止，我一直在思考： 根据在另一个数据框中找到的范围填充数据框中的列 ，但无法理解它。任何帮助，不胜感激。谢谢！

Answer 1

解决方案 1：

加：

df['Event']=events['Event'].tolist()*2

到代码的末尾。

那么现在：

print(df)

是：

Date          Event        Place
0 2017-01-01    UniHolidays   university
1 2017-01-01  PublicHoliday  residential
2 2017-01-01  PublicHoliday     hospital
3 2017-01-02    UniHolidays   university
4 2017-01-02  PublicHoliday  residential
5 2017-01-02  PublicHoliday     hospital

----------------------------------------

解决方案 2：

如果希望他们在正确的位置添加，请执行以下操作：

df=df.drop('Event',1)
df.insert(2,'Event',events['Event'].tolist()*2)

在代码的末尾。

那么现在：

print(df)

输出：

Date        Place          Event
0 2017-01-01   university    UniHolidays
1 2017-01-01  residential  PublicHoliday
2 2017-01-01     hospital  PublicHoliday
3 2017-01-02   university    UniHolidays
4 2017-01-02  residential  PublicHoliday
5 2017-01-02     hospital  PublicHoliday

---------------------------------------------------------------

解决方案1+解决方案 2，将起作用，

但最好还是单打独斗。

更新：

用：

df=df.drop('Event',1)
df.insert(2,'Event',events['Event'].tolist()*(len(df['Event'])/len(events['Event'].tolist())))

在代码的末尾。

那么现在：

print(df)

输出：

Date        Place          Event
0 2017-01-01   university    UniHolidays
1 2017-01-01  residential  PublicHoliday
2 2017-01-01     hospital  PublicHoliday
3 2017-01-02   university    UniHolidays
4 2017-01-02  residential  PublicHoliday
5 2017-01-02     hospital  PublicHoliday