python-按间隔合并两个熊猫数据帧

我有两个熊猫数据框,格式如下：

df_ts = pd.DataFrame([
        [10, 20, 1,  'id1'],
        [11, 22, 5,  'id1'],
        [20, 54, 5,  'id2'],
        [22, 53, 7,  'id2'],
        [15, 24, 8,  'id1'],
        [16, 25, 10, 'id1']
    ], columns = ['x', 'y', 'ts', 'id'])


df_statechange = pd.DataFrame([
        ['id1', 2, 'ok'],
        ['id2', 4, 'not ok'],
        ['id1', 9, 'not ok']
    ], columns = ['id', 'ts', 'state'])

我正在尝试将其转换为格式,例如：

df_out = pd.DataFrame([
        [10, 20, 1,  'id1', None    ],
        [11, 22, 5,  'id1', 'ok'    ],
        [20, 54, 5,  'id2', 'not ok'],
        [22, 53, 7,  'id2', 'not ok'],
        [15, 24, 8,  'id1', 'ok'    ],
        [16, 25, 10, 'id1', 'not ok']
    ], columns = ['x', 'y', 'ts', 'id', 'state'])

我了解如何通过按id分组然后遍历每一行并在其出现时更改状态来迭代地完成此操作.有没有熊猫内置的更可扩展的方式来做到这一点？

解决方法:

不幸的是,大熊猫合并仅支持平等加入.在以下线程中查看更多详细信息：
merge pandas dataframes where one value is between two others
如果要按间隔合并,则需要解决此问题,例如,在合并后添加另一个过滤器：

joined = a.merge(b,on='id')
joined = joined[joined.ts.between(joined.ts1,joined.ts2)]

标签：pandas,time-series,python,merge
来源： https://codeday.me/bug/20191111/2019245.html