Python 确定一个日期/时间范围如何与第二个日期/时间范围重叠?
我正在处理一个包含6列的Python 确定一个日期/时间范围如何与第二个日期/时间范围重叠?,python,pandas,datetime,Python,Pandas,Datetime,我正在处理一个包含6列的test.csv文件。我需要打开csv,查看两个时间范围之间的重叠 这就是csv的样子: type1 type1_start type1_end a 2019-04-01T00:43:18.046Z 2019-04-01T00:51:35.013Z b 2019-04-01T02:16:46.490Z 2019-04-01T02:23:23.887Z c 2019-04-01T03:49:31.981Z
test.csv
文件。我需要打开csv
,查看两个时间范围之间的重叠
这就是csv
的样子:
type1 type1_start type1_end
a 2019-04-01T00:43:18.046Z 2019-04-01T00:51:35.013Z
b 2019-04-01T02:16:46.490Z 2019-04-01T02:23:23.887Z
c 2019-04-01T03:49:31.981Z 2019-04-01T03:55:16.153Z
d 2019-04-01T05:21:22.131Z 2019-04-01T05:28:05.469Z
type2 type2_start type2_end
1 2019-04-01T00:35:12.061Z 2019-04-01T00:37:00.783Z
2 2019-04-02T00:37:15.077Z 2019-04-02T00:39:01.393Z
3 2019-04-03T00:39:18.268Z 2019-04-03T00:41:01.844Z
4 2019-04-04T00:41:21.576Z 2019-04-04T00:43:02.071Z
我使用的逻辑是早些时候对此进行评论的。但是我无法使csv
列正常工作。我一直得到这个错误ValueError:序列的真值是不明确的。使用a.empty、a.bool()、a.item()、a.any()或a.all()。
如果我实际输入了变量的日期/时间,则使用它
正确获取时间范围交叉点的工作
colnames=['type1'、'type1\u start'、'type1\u end'、'type2',
“类型2\u开始”,“类型2\u结束”]
data=pd.read\u csv('test.csv',names=colnames)
A_start=data['type1_start']
A_end=数据['type1_end']
B_start=数据['type2_start']
B_end=数据['type2_end']
type1=数据['type1']
type2=数据['type2']
如果A_开始
有人能帮忙吗
我的csv文件很长,有六列。我的type2行比type1行多。我需要检查type2范围是否属于type1范围。我认为您不需要为此导入任何模块。这些时间戳可以作为字符串(国际格式)进行比较 确定两个范围A和B是否相交是一个简单的条件:
if A.start < B.end and B.start < A.end: # A and B have an overlap
如果A.start
我认为您不需要为此导入任何模块。这些时间戳可以作为字符串(国际格式)进行比较
确定两个范围A和B是否相交是一个简单的条件:
if A.start < B.end and B.start < A.end: # A and B have an overlap
如果A.start
你安装了吗?你安装了吗?你是对的!如果我把《泰晤士报》插入其中,我就能让它工作,我如何阅读csv
中的专栏?当我尝试调用列时,我一直遇到此错误<代码>值错误:序列的真值不明确。使用a.empty、a.bool()、a.item()、a.any()或a.all()。对不起,我对熊猫一点也不熟悉。你可能想问一个单独的问题。你是对的!如果我把《泰晤士报》插入其中,我就能让它工作,我如何阅读csv
中的专栏?当我尝试调用列时,我一直遇到此错误<代码>值错误:序列的真值不明确。使用a.empty、a.bool()、a.item()、a.any()或a.all()。对不起,我对熊猫一点也不熟悉。你可能想问一个单独的问题。