python - graphique - pyplot text




Comment joindre deux images pour lesquelles les valeurs de colonne sont comprises dans une certaine plage? (4)

Étant donné les deux images de données df_1 et df_2 , comment les associer de manière à ce que la colonne de date / df_1 situe entre le start et la end de l’image de données df_2 :

print df_1

  timestamp              A          B
0 2016-05-14 10:54:33    0.020228   0.026572
1 2016-05-14 10:54:34    0.057780   0.175499
2 2016-05-14 10:54:35    0.098808   0.620986
3 2016-05-14 10:54:36    0.158789   1.014819
4 2016-05-14 10:54:39    0.038129   2.384590


print df_2

  start                end                  event    
0 2016-05-14 10:54:31  2016-05-14 10:54:33  E1
1 2016-05-14 10:54:34  2016-05-14 10:54:37  E2
2 2016-05-14 10:54:38  2016-05-14 10:54:42  E3

Obtenir l' event correspondant où df1.timestamp est compris entre df_2.start et df2.end

  timestamp              A          B          event
0 2016-05-14 10:54:33    0.020228   0.026572   E1
1 2016-05-14 10:54:34    0.057780   0.175499   E2
2 2016-05-14 10:54:35    0.098808   0.620986   E2
3 2016-05-14 10:54:36    0.158789   1.014819   E2
4 2016-05-14 10:54:39    0.038129   2.384590   E3

Dans cette méthode, nous supposons que les objets TimeStamp sont utilisés.

df2  start                end                  event    
   0 2016-05-14 10:54:31  2016-05-14 10:54:33  E1
   1 2016-05-14 10:54:34  2016-05-14 10:54:37  E2
   2 2016-05-14 10:54:38  2016-05-14 10:54:42  E3

event_num = len(df2.event)

def get_event(t):    
    event_idx = ((t >= df2.start) & (t <= df2.end)).dot(np.arange(event_num))
    return df2.event[event_idx]

df1["event"] = df1.timestamp.transform(get_event)

Explication de get_event

Pour chaque horodatage dans df1 , disons t0 = 2016-05-14 10:54:33 ,

(t0 >= df2.start) & (t0 <= df2.end) contiendra 1 vrai. (Voir exemple 1). Ensuite, prenez un produit np.arange(event_num) avec np.arange(event_num) pour obtenir l’index de l’événement auquel un t0 appartient.

Exemples:

Exemple 1

    t0 >= df2.start    t0 <= df2.end     After &     np.arange(3)    
0     True                True         ->  T              0        event_idx
1    False                True         ->  F              1     ->     0
2    False                True         ->  F              2

Prenez t2 = 2016-05-14 10:54:35 pour un autre exemple

    t2 >= df2.start    t2 <= df2.end     After &     np.arange(3)    
0     True                False        ->  F              0        event_idx
1     True                True         ->  T              1     ->     1
2    False                True         ->  F              2

Nous utilisons enfin transform pour transformer chaque horodatage en événement.


Option 1

idx = pd.IntervalIndex.from_arrays(df_2['start'], df_2['end'], closed='both')
df_2.index=idx
df_1['event']=df_2.loc[df_1.timestamp,'event'].values

Option 2

df_2['timestamp']=df_2['end']
pd.merge_asof(df_1,df_2[['timestamp','event']],on='timestamp',direction ='forward',allow_exact_matches =True)
Out[405]: 
            timestamp         A         B event
0 2016-05-14 10:54:33  0.020228  0.026572    E1
1 2016-05-14 10:54:34  0.057780  0.175499    E2
2 2016-05-14 10:54:35  0.098808  0.620986    E2
3 2016-05-14 10:54:36  0.158789  1.014819    E2
4 2016-05-14 10:54:39  0.038129  2.384590    E3

Vous pouvez utiliser le module pandasql

import pandasql as ps

sqlcode = '''
select df_1.timestamp
,df_1.A
,df_1.B
,df_2.event
from df_1 
inner join df_2 
on d1.timestamp between df_2.start and df2.end
'''

newdf = ps.sqldf(sqlcode,locals())

idx = pd.IntervalIndex.from_arrays(df_2['start'], df_2['end'], closed='both')
event = df_2.loc[idx.get_indexer(df_1.timestamp), 'event']

event
0    E1
1    E2
1    E2
1    E2
2    E3
Name: event, dtype: object

df_1['event'] = event.values
df_1
            timestamp         A         B event
0 2016-05-14 10:54:33  0.020228  0.026572    E1
1 2016-05-14 10:54:34  0.057780  0.175499    E2
2 2016-05-14 10:54:35  0.098808  0.620986    E2
3 2016-05-14 10:54:36  0.158789  1.014819    E2
4 2016-05-14 10:54:39  0.038129  2.384590    E3

Référence: Une question sur IntervalIndex.get_indexer.







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