Pandas 从时间间隔内最后 N 行的第二个数据帧中获取平均值

Question

我有2个DF：

DF1

Name	Timestamp	Value
object 1	2021-11-01 10:00:00	1.
object 1	2021-11-01 11:00:00	1.5
object 2	2021-11-01 10:30:00	1.7

DF2

Name	Timestamp	feature
object 1	2021-11-01 8:00:00	0.9
object 1	2021-11-01 9:00:00	1.1
object 1	2021-11-01 9:30:00	1.3
object 1	2021-11-01 12:00:00	1.
object 2	2021-11-01 10:00:00	1.3
object 2	2021-11-01 11:30:00	1.9

DF1 的每一行，我想从 DF2 获得具有相同 Name 且 Timestamp 小于我正在考虑的行的最后 N 行的滚动平均值。（在本例中假设 N=2）

示例输出应如下所示：

Name	Timestamp	Value	AVG of feature
object 1	2021-11-01 10:00:00	1.	(1.1 + 1.3)/2
object 1	2021-11-01 11:00:00	1.5	(1.1 + 1.3)/2
object 2	2021-11-01 10:30:00	1.7	1.3

理想情况下，我可以根据时差进行加权平均。例如

Name	Timestamp	Value	AVG of feature
object 1	2021-11-01 10:00:00	1.	(60min * 1.1 + 30min * 1.3)/(2 * 90min)
object 1	2021-11-01 11:00:00	1.5	(120min * 1.1 + 90min * 1.3)/(2 * 210min)
object 2	2021-11-01 10:30:00	1.7	1.3

重要提示：我的问题是执行 DF1.apply 会花费很长时间，因为我有大数据帧（DF1 大约是 DF2 的两倍）。我认为最重要的瓶颈在于如何在 DF2 中找到小于 DF1

中当前行的最大时间戳

Answer 1

您需要使用pandas.merge_asof对齐时间戳：

df1.join(pd
  .merge_asof(df2.sort_values(by='Timestamp'),
              df1.sort_values(by='Timestamp')
                 .reset_index()
                 .drop(columns='Value')
                 .rename(columns={'Timestamp': 'TS'}),
              by='Name', left_on='Timestamp', right_on='TS',
              direction='forward')
  .assign(weight=lambda d: d['TS'].sub(d['Timestamp']).dt.total_seconds(),
          feature=lambda d: d['feature'].mul(d['weight'])
         )
  .groupby('index').apply(lambda g: g['feature'].sum()/g['weight'].sum()/len(g))
  .rename('AVG of (feature)')
)

输出：

         Name           Timestamp  Value  AVG of (feature)
0.0  object 1 2021-11-01 10:00:00    1.0          0.583333
1.0  object 1 2021-11-01 11:00:00    1.5               NaN
2.0  object 2 2021-11-01 10:30:00    1.7          1.300000

注意。如果你想传播 AVG 的先前值，你可以使用 ffill 每组

Pandas 从时间间隔内最后 N 行的第二个数据帧中获取平均值

Pandas get average from second dataframe of the last N rows within time interval

python

timestamp

dataframe

pandas