python - 通过两个 Pandas DataFrames 的高效循环

Question

我有两个熊猫数据框：

第一帧包含一个时间戳（日期 + 时间）和四组纬度/经度对，它们定义了地球上一个盒子的角。

第二帧包含一个时间戳和一个标记事件的纬度/经度对。

我想知道，对于每个事件，它是否落在任何“地球上的盒子”内，如果是，哪些是时间戳之间的 delta_t。

我能想到的唯一方法是逐行遍历第二帧，并与第一帧进行比较。我希望有一种更蟒蛇的方式，但什么都没有想到。有任何想法吗？

谢谢，

上海

Answer 1

这是一个类似的问题：Iteration through a pandas dataframe

我认为这会奏效。伪鳕鱼。您将需要 0.11-dev

两个框架都有一个日期时间索引，A 是你的第一个，B 短得多，因为它只有你的事件。

在 A 上，将索引设置为列，A['date'] = A.index

在 B 上，将索引设置为列，B['date'] = B.index

内连接 A 和 B，然后填充 B

C = A.join(B).ffill()

然后，如果包含您的事件，则需要一些布尔逻辑，例如：

C['is_included'] = (C['A_lat'] > C['B_lat']) & (C['A_long'] > C['B_long'])...etc 

因此，当 is_included 为 True 时，您需要差分时间，但与前一个事件不同

在B的原始日期列上将未选择的事件设置为nan

C['date_B'][~C['is_included']] = np.nan

再次向前填充 date_B

C['date_B'] = C['date_B'].ffill()

如果你现在从 date_A 中减去 date_B 我想你会有你的 timedelta

C['delta'] = C['date_B']-C['date_A']

然后

C[C['is_included']] is your answer, and delta is the timedelta