使用两个数据框比较开始日期和结束日期之间的日期答案

【问题标题】：Compare dates between start date and end date with two dataframe使用两个数据框比较开始日期和结束日期之间的日期
【发布时间】：2020-05-22 08:34:24
【问题描述】：

我有两个数据框。两者都是不同的形状。第一个数据框：-

     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

如何得到它的预期输出？

【问题讨论】：

到目前为止你有什么尝试？
@RMPR 我尝试了多种方法，但发现错误一种方法如下：stackoverflow.com/questions/46605913/… 但是如何在两个数据帧之间进行比较？

标签： python pandas datetime join merge

【解决方案1】：

## 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

【讨论】：

【解决方案2】：

这是 0.20 之前的 Pandas 版本没有IntervalIndex 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 string indexing。

【讨论】：