使用两个数据帧比较开始日期和结束日期之间的日期



我有两个数据框。两者都是不同的形状。 第一个数据帧:-

start_date        end_date    id
01  15/03/19 15:30  31/03/19 15:30  11
02  31/03/19 15:30  15/04/19 15:30  12
03  15/04/19 15:30  30/04/19 15:30  13

第二个数据框:-

item_id  purchase_at    amount
0   100     15/03/19 15:33  149
1   200     8/04/19 15:47   4600
2   300     17/04/19 15:31  8200
3   400     20/04/19 16:00  350

我想要预期的输出:-

item_id  purchase_at    amount id 
0   100     15/03/19 15:33  149   11
1   200     8/04/19 15:47   4600  12
2   300     17/04/19 15:31  8200  13
3   400     20/04/19 16:00  350   13

如何获得预期的输出?

## https://stackoverflow.com/questions/44053666/python-assign-value-to-pandas-df-if-falls-between-range-of-dates-in-another-df
s = pd.Series(df1['id'].values, pd.IntervalIndex.from_arrays(df1['start_date'], df1['end_date']))
# Map based on the date of df_a.
df2['id'] = df2['purchase_at'].map(s)

输出:-

item_id  purchase_at    amount id 
0   100     15/03/19 15:33  149   11
1   200     8/04/19 15:47   4600  12
2   300     17/04/19 15:31  8200  13
3   400     20/04/19 16:00  350   13

以下是 0.20 之前没有IntervalIndex的 Pandas 版本的方法:

df2['purchase_at'] = pd.to_datetime(df2['purchase_at'], dayfirst=True)
df2.set_index('purchase_at', inplace=True)
df2['id'] = 0
for _, d in df1.iterrows(): df2.loc[d['start_date']:d['end_date'], 'id'] = d['id']

它使用datetime字符串索引。

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