別のパンダの日付リストに基づいてパンダの日付リストを分割する

Question

別のパンダ日付リストを使って日付リストを分割しようとしています。だから、：

 date num 
0 2015-01-15 1.0 
1 2015-02-01 NaN 
2 2015-02-15 2.0 

を...しかし、もちろん、それはしていません：

d = {'date':['1/15/2015','2/15/2015'], 'num':[1,2]} 
s = {'split':['2/1/2015']} 

df = pd.DataFrame(d) 
sf = pd.DataFrame(s) 

df['date'] = pd.to_datetime(df['date']) 
sf['split'] = pd.to_datetime(sf['split']) 

df['date'].split_by(sf['split']) 

をもたらすであろう。シンプルなマージや参加ができていると思いますが、私はそれを理解できません。ありがとう。

また、'split'のリストに複数の日付が含まれていて、そのうちのいくつかが'date'リストの範囲外にある場合、それらは含まれたくありません。したがって基本的に、新しい範囲の範囲は古い範囲と同じになります。

（サイドノート：データフレームに辞書を変換して、すぐに日付時刻に日付文字列を変換する良い方法がありますならば、ケーキの上のアイシングであろうと）

Answer 1

私はあなたがフィルタにboolean indexingが必要だと思いますALIGNためdfでminとカラムdateのmaxによってsf第次いでsort_valuesとconcat、列の名前を変更する必要があります

d = {'date':['1/15/2015','2/15/2015'], 'num':[1,2]} 
s = {'split':['2/1/2015', '2/1/2016', '2/1/2014']} 

df = pd.DataFrame(d) 
sf = pd.DataFrame(s) 

df['date'] = pd.to_datetime(df['date']) 
sf['split'] = pd.to_datetime(sf['split']) 
print (df) 
     date num 
0 2015-01-15 1 
1 2015-02-15 2 

print (sf) 
     split 
0 2015-02-01 
1 2016-02-01 
2 2014-02-01 

mask = (sf.split <= df.date.max()) & (sf.split >= df.date.min()) 
print (mask) 
0  True 
1 False 
2 False 
Name: split, dtype: bool 

sf = sf[mask] 
print (sf) 
     split 
0 2015-02-01 

df = pd.concat([df, sf.rename(columns={'split':'date'})]).sort_values('date') 
print (df) 
     date num 
0 2015-01-15 1.0 
0 2015-02-01 NaN 
1 2015-02-15 2.0