Python 熊猫在两个数据帧上计数范围

假设我有两个数据帧： （1） 范围列表 （2） 实际值

import pandas as pd
import numpy as np
from datetime import datetime, timedelta

SLA = {'Wertebereich': [5, 10, 15, 20, 25]}
SLA = pd.DataFrame(data=SLA)


messwerte = pd.DataFrame(np.random.randint(0,30,size=10),
                  columns=["Messwerte"],
                  index=pd.date_range("20180101", periods=10))


       Wertebereich 
0             5      
1            10      
2            15     
3            20      
4            25      

            Messwerte
2018-01-01         22
2018-01-02         13
2018-01-03         14
2018-01-04         17
2018-01-05          1
2018-01-06         11
2018-01-07         17
2018-01-08          6
2018-01-09          4
2018-01-10         10

现在，我想在SLA中添加一个新列（“计数”），将每个范围内的所有事件相加

我创建了一个迭代解决方案，但想知道是否有比我的解决方案更快处理10000x3000行的方法

import pandas as pd
import numpy as np
from datetime import datetime, timedelta

SLA = {'Wertebereich': [5, 10, 15, 20, 25]}
SLA = pd.DataFrame(data=SLA)


messwerte = pd.DataFrame(np.random.randint(0,30,size=10),
                  columns=["Messwerte"],
                  index=pd.date_range("20180101", periods=10))


#print(SLA.to_string())
#print(messwerte.to_string())


###############
SLA["Count"] = 0

for i in range(0, len(SLA)-1):
    counter = 0
    treshold_min = SLA.iloc[i].get('Wertebereich')
    treshold_max = SLA.iloc[i+1].get('Wertebereich')
    for x in range(0, len(messwerte)):
        val = messwerte.iloc[x].get('Messwerte')
        print('---- ' + str(val) )
        if ((val >= treshold_min) & (val < treshold_max)):
            counter = counter +1

    SLA.ix[i,'Count'] = counter

print(SLA.to_string())
print(messwerte.to_string())

将熊猫作为pd导入
将numpy作为np导入
从datetime导入datetime，timedelta
SLA={'Wertebereich'：[5,10,15,20,25]}
SLA=pd.DataFrame（数据=SLA）
messwerte=pd.DataFrame（np.random.randint（0,30，大小=10），
列=[“Messwerte”]，
索引=pd.日期范围（“20180101”，期间=10））
#打印（SLA.to_字符串（））
#打印（messwerte.to_string（））
###############
SLA[“计数”]=0
对于范围（0，长度（SLA）-1）内的i：
计数器=0
treshold_min=SLA.iloc[i].get（'Wertebereich'）
treshold_max=SLA.iloc[i+1].get（'Wertebereich'）
对于范围（0，len（messwerte））内的x：
val=messwerte.iloc[x].get（'messwerte'）
打印（'---'+str（val））
如果（（val>=treshold_最小值）和（val

任何想法都值得赞赏

谢谢

试试这个：

messwerte['Messwerte'].value_counts(bins=SLA['Wertebereich'])

输出：

(20.0, 25.0]     5
(4.999, 10.0]    2
(10.0, 15.0]     1
(15.0, 20.0]     0
Name: Messwerte, dtype: int64

---

查看一下

pd.cut