计算日期值是否出现在两个不同时间之间 python pandas

calculate if date value occurs between two different times python pandas

我正在尝试创建一个新列以确定行值是否为 "between business hours"。为此,我尝试使用时间函数。 如果有更简单的方法我就不用了

我有一个包含 'Date''StartHour'[ 列的数据框=47=].

问题:

如果“日期”列中的时间介于“”之间,我想给出 'True' 或 'False' StartHour' 和'EndHour' 时间。

import pandas as pd
import numpy as np

#create dataframe with dates
d = {'Date': ['2016-11-17 05:01:45','2011-01-04 16:34:00','2011-01-05 09:25:45',
              '2011-01-10 12:00:45','2011-01-14 07:05:45','2011-01-15 10:19:00',
              '2011-01-17 13:59:45','2011-01-19 18:39:45','2011-01-22 06:19:45'], 
     'StartHour': ['16:00','16:00','16:00','16:00','16:00','16:00','16:00','16:00','16:00'],
     'EndHour': ['10:00','10:00','10:00','10:00','10:00','10:00','10:00','10:00','10:00'],
     'Station_ID': ['A','A','A','A','B','B','B','B','B']}
df = pd.DataFrame(data=d)
#convert date column to datetime
df['Date'] = df['Date'].values.astype('datetime64[ns]')


#************************
# set index to Date (need for 'between_time')
df = df.set_index('Date')

# run calculation for between time
df['between_business_hours'] = df.index.isin(df.between_time('16:00', '10:00', include_start=True, include_end=True).index)


df

我使用 between_time 函数计算了一个列,但这只允许我对开始时间和结束时间使用硬编码值。我想使用 'StartTime' 和 'EndTime' 列中的值。我可能通过使用 between_time 函数使这比需要的更困难。

我希望输出看起来像这样。

                    EndHour StartHour   Station_ID  between_business_hours
Date                
2016-11-17 05:01:45  10:00   16:00       A            True
2011-01-04 16:34:00  10:00   16:00       A            True
2011-01-05 09:25:45  10:00   16:00       A            True
2011-01-10 12:00:45  10:00   16:00       A            False
2011-01-14 07:05:45  10:00   16:00       B            True
2011-01-15 10:19:00  10:00   16:00       B            False
2011-01-17 13:59:45  10:00   16:00       B            False
2011-01-19 18:39:45  10:00   16:00       B            True
2011-01-22 06:19:45  10:00   16:00       B            True

感谢任何帮助

您不需要设置 index

df.Date.dt.strftime('%H:%M').between(df.StartHour,df.EndHour)
Out[297]: 
0    False
1     True
2     True
3     True
4    False
5     True
6     True
7     True
8    False
dtype: bool

更新

l=[df.loc[[y],:].index.indexer_between_time(df.loc[y,'StartHour'],df.loc[y,'EndHour'])==0 for y in df.index]
df['New']=l
df.New=df.New.str[0].fillna(False)
df
                    EndHour StartHour Station_ID    New
Date                                                   
2016-11-17 05:01:45   10:00     16:00          A   True
2011-01-04 16:34:00   10:00     16:00          A   True
2011-01-05 09:25:45   10:00     16:00          A   True
2011-01-10 12:00:45   10:00     16:00          A  False
2011-01-14 07:05:45   10:00     16:00          B   True
2011-01-15 10:19:00   10:00     16:00          B  False
2011-01-17 13:59:45   10:00     16:00          B  False
2011-01-19 18:39:45   10:00     16:00          B   True
2011-01-22 06:19:45   10:00     16:00          B   True