Python 具有结束-开始列的时间数据帧到10分钟范围的数据帧

我有一个dataframe，其中描述的开始和结束时间在列中。说明在另一列中

我试图将数据集转换为10分钟范围的数据帧。在输出数据框中，选择开始日期和结束日期。如果没有数据，则应为nan

例如：

start_date = 15/09/2020 14:00:00
end_date = 16/09/2020 23:00:00

数据帧

     start_time              end_time           info

15/09/2020 14:35:54       15/09/2020 15:05:48     A                
15/09/2020 15:54:05       16/09/2020 02:15:22     B 
16/09/2020 21:17:10       16/09/2020 22:15:04     A 
...

      timestamp          info

15/09/2020 14:00:00       nan   
15/09/2020 14:10:00       nan
15/09/2020 14:20:00       nan
15/09/2020 14:30:00       A
15/09/2020 14:40:00       A
15/09/2020 14:50:00       A
15/09/2020 15:00:00       A
15/09/2020 15:10:00       A
15/09/2020 15:20:00       nan
15/09/2020 15:30:00       nan
15/09/2020 15:40:00       nan
15/09/2020 15:50:00       B
15/09/2020 16:00:00       B
15/09/2020 16:10:00       B
15/09/2020 16:20:00       B
...

测试数据帧

     start_time              end_time           info

15/09/2020 14:35:54       15/09/2020 15:05:48     A                
15/09/2020 15:54:05       16/09/2020 02:15:22     B 
16/09/2020 21:17:10       16/09/2020 22:15:04     A 
...

      timestamp          info

15/09/2020 14:00:00       nan   
15/09/2020 14:10:00       nan
15/09/2020 14:20:00       nan
15/09/2020 14:30:00       A
15/09/2020 14:40:00       A
15/09/2020 14:50:00       A
15/09/2020 15:00:00       A
15/09/2020 15:10:00       A
15/09/2020 15:20:00       nan
15/09/2020 15:30:00       nan
15/09/2020 15:40:00       nan
15/09/2020 15:50:00       B
15/09/2020 16:00:00       B
15/09/2020 16:10:00       B
15/09/2020 16:20:00       B
...

到目前为止，我已经做了：

data['timestampStart'] = pd.to_datetime(data['timestampStart'])
data['timestampEnd'] = pd.to_datetime(data['timestampEnd'])

range_time = pd.date_range(start=start_date, end=end_date, freq='10min')
test= pd.DataFrame()
test['timestamp'] = pd.to_datetime(range_time)

for index, row in data.iterrows():
    if test['timestamp'] > data['timestampStart'] & test['timestamp'] < data['timestampEnd']:
        test['description'] = data['description']
    else:
        test['description'] == np.nan

data['timestampStart']=pd.to_datetime（data['timestampStart']）
data['timestampEnd']=pd.to_datetime（data['timestampEnd']）
范围\时间=局部放电日期\范围（开始=开始\日期，结束=结束\日期，频率='10min'）
test=pd.DataFrame（）
测试['timestamp']=pd.to\u datetime（范围\u时间）
对于索引，data.iterrows（）中的行：
如果测试['timestamp']>data['timestamp start']&测试['timestamp']

我在if语句中得到一个错误： &:“Timestamp”和“Timestamp”的操作数类型不受支持

但我被困在如何解决它。欢迎提出任何建议

谢谢你可以试试这个：

def check_date(s,d):
    if len(d[(d.timestampStart<s)&(d.timestampEnd>s)]) > 0:
        return d[(d.timestampStart<s)&(d.timestampEnd>s)].iloc[0]['info']
    else:
        return None

test['description'] = test.timestamp.apply(lambda x: check_date(x, data))

我们基本上是写下每个“开始”/“结束”对之间的10分钟间隔，然后通过df.explode（）将数据放在一列中。 然后，您可以将其合并到“测试”数据帧中，以获得所需的所有时隙

test = test.merge(new_data, on='timestamp', how='left')

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我认为您的错误是因为您需要在多个条件周围加括号。if（test['timestamp']>data['timestamp start']&（test['timestamp']

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