Python 数据帧滤波器矢量化

我有这样一个数据帧：

a = date       | user | value
    -------------------------
    2017-05-01 | AAA  | 1
    2017-05-02 | AAA  | 2
    ...        | AAA  | ...
    2017-08-31 | AAA  | 1.7
    2017-05-01 | BBB  | 1.5
    2017-05-02 | BBB  | 3
    ...        | BBB  | ...
    2017-08-31 | BBB  | 2.7

此外，我还有一个如下列表：

b = start_date | user
    -----------------
    2017-05-02 | AAA
    2017-05-05 | AAA
    2017-05-03 | BBB

我现在想从a中提取一个三维矩阵，其中包含从b中给定的开始日期开始的3个下一个日期的列表。因此，在上面的例子中，以下是：

[
[[2017-05-02, AAA, 2], [2017-05-03, AAA, x], [2017-05-04, AAA, x]],
[[2017-05-05, AAA, 2], [2017-05-06, AAA, x], [2017-05-07, AAA, x]],
[[2017-05-03, BBB, 2], [2017-05-04, BBB, x], [2017-05-05, BBB, x]],
]

x代表一个随机值，我只是太懒了，没有把所有的例子都打下来

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我正在使用Python 3.5。事先非常感谢。我期待着你聪明的回答：-）

试试这个。。此外，还可以查看有关“如何制作良好的可复制示例”的信息

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试试这个。。此外，还可以查看有关“如何制作良好的可复制示例”的信息

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您是否可以设置数据框，使其能够复制和粘贴，如图所示，并且结构b正确。列表不是这样设置的。您是否可以设置数据框，使其能够复制和粘贴，如图所示，并且结构b正确。列表不是这样设置的。谢谢你的帮助。我将注意在将来构建正确的数据框架。非常感谢。谢谢你的帮助。我将注意在将来构建正确的数据框架。非常感谢。

DF=pd.merge(df1,df2,on='user',how='outer')
DF['DIFF']=DF['date_x']-DF['date_y']
DF=DF.loc[(DF.DIFF/np.timedelta64(1, 'D')>=0)&(DF.DIFF/np.timedelta64(1, 'D')<=2),:]
DF.drop('DIFF',1).groupby([DF.index.get_level_values(0),'date_y'])['date_x','user','value'].\
   apply(lambda x :x.values.tolist()).values.tolist()

Out[760]: 
[[[Timestamp('2017-05-02 00:00:00'), 'AAA  ', 2.0],
  [Timestamp('2017-05-03 00:00:00'), 'AAA  ', 2.0],
  [Timestamp('2017-05-04 00:00:00'), 'AAA  ', 2.0]],
 [[Timestamp('2017-05-05 00:00:00'), 'AAA  ', 2.0],
  [Timestamp('2017-05-06 00:00:00'), 'AAA  ', 2.0],
  [Timestamp('2017-05-07 00:00:00'), 'AAA  ', 1.7]],
 [[Timestamp('2017-05-03 00:00:00'), 'BBB  ', 3.0],
  [Timestamp('2017-05-04 00:00:00'), 'BBB  ', 3.0],
  [Timestamp('2017-05-05 00:00:00'), 'BBB  ', 3.0]]]

df1
Out[748]:
         date   user  value
0  2017-05-01  AAA      1.0
1  2017-05-02  AAA      2.0
2  2017-05-03  AAA      2.0
3  2017-05-04  AAA      2.0
4  2017-05-05  AAA      2.0
5  2017-05-06  AAA      2.0
6  2017-05-07  AAA      1.7
7  2017-05-01  BBB      1.5
8  2017-05-02  BBB      3.0
9  2017-05-03  BBB      3.0
10 2017-05-04  BBB      3.0
11 2017-05-05  BBB      3.0

df2
Out[749]: 
        date   user
0 2017-05-02  AAA  
1 2017-05-05  AAA  
2 2017-05-03  BBB