Python 如何按自定义重叠时段对数据帧进行分组？

假设我有一个列表列表，其中每个嵌套列表有两个值：一个范围的开始日期和一个范围的结束日期。比如说：

ranges_list = [
    ['2020-03-12', '2020-06-12'],
    ['2020-03-13', '2020-06-13'],
    ['2020-03-14', '2020-06-14']
]

这代表3个范围：

2020年3月12日至2020年6月12日

2020年3月13日至2020年6月13日

2020年3月14日至2020年6月14日

假设我还有一个数据框

d

，它有多个列，其中一个是名为

'occurrence\u date'

的列，其中包含日期时间

假设数据帧

d

看起来像：

ID      LinkID   PC    occurence_date
10R46   R*1005   8017  2020-03-12
10R46   R*10335  5019  2020-04-15
100R91  R*1005   8017  2020-04-15
10R91   R*243    8870  2020-06-14

我想使用

ranges\u列表中指定的范围上的
occurrence\u date
列对数据帧
d
进行分组

比如：

grouped = d.groupby('occurence_date', ranges=ranges_list)

显然，这个groupby代码是不正确的，但有助于服务于我想做的事情

最后，分组对象应该有3个不同的组，如下所示：

group: ('2020-03-12', '2020-06-12')
ID      LinkID   PC    occurence_date
10R46   R*1005   8017  2020-03-12
10R46   R*10335  5019  2020-04-15
100R91  R*1005   8017  2020-04-15

group: ('2020-03-13', '2020-06-13')
ID      LinkID   PC    occurence_date
10R46   R*10335  5019  2020-04-15
100R91  R*1005   8017  2020-04-15

group: ('2020-03-14', '2020-06-14')
ID      LinkID   PC    occurence_date
10R46   R*10335  5019  2020-04-15
100R91  R*1005   8017  2020-04-15
10R91   R*243    8870  2020-06-14

我怎样才能做到这一点呢？
您可以通过
pd.IntervalIndex
进行分组：

ranges_list = [
    (pd.Timestamp('2020-03-12'), pd.Timestamp('2020-06-12')),
    (pd.Timestamp('2020-03-13'), pd.Timestamp('2020-06-13')),
    (pd.Timestamp('2020-03-14'), pd.Timestamp('2020-06-14'))
]

idx = pd.IntervalIndex.from_tuples(ranges_list, closed='both')

def in_ranges(x, bins):
    rv = []
    for b in bins:
        if x in b:
            rv.append(b)
    return rv

df['groups'] = df['occurence_date'].apply(lambda x: in_ranges(x, idx))

for g in df.explode('groups').groupby('groups'):
    print(g[0])
    print('-' * 80)
    print(g[1][['ID', 'LinkID', 'PC', 'occurence_date']])
    print()

印刷品：

[2020-03-12, 2020-06-12]
--------------------------------------------------------------------------------
       ID   LinkID    PC occurence_date
0   10R46   R*1005  8017     2020-03-12
1   10R46  R*10335  5019     2020-04-15
2  100R91   R*1005  8017     2020-04-15

[2020-03-13, 2020-06-13]
--------------------------------------------------------------------------------
       ID   LinkID    PC occurence_date
1   10R46  R*10335  5019     2020-04-15
2  100R91   R*1005  8017     2020-04-15

[2020-03-14, 2020-06-14]
--------------------------------------------------------------------------------
       ID   LinkID    PC occurence_date
1   10R46  R*10335  5019     2020-04-15
2  100R91   R*1005  8017     2020-04-15
3   10R91    R*243  8870     2020-06-14

下面的交互式会话将演示如何获得必要的数据，以便根据需要将记录分组在一起。可能有一种更有效的方法，因为这将迭代
len（d）*len（dranges）
，但如果您没有大量数据，这是一种简单的解决方案

>>> d
       ID   LinkID    PC occurence_date
0   10R46   R*1005  8017     2020-03-12
1   10R46  R*10335  5019     2020-04-15
2  100R91   R*1005  8017     2020-04-15
3   10R91    R*243  8870     2020-06-14

>>> dranges
            0           1
0  2020-03-12  2020-06-12
1  2020-03-13  2020-06-13
2  2020-03-14  2020-06-14

>>> d['overlaps'] = d.apply(lambda row: [f'{dr[0]} to {dr[1]}' 
                                         for _, dr in dranges.iterrows() 
                                         if row['occurence_date'] >= dr[0] 
                                         and row['occurence_date'] <= dr[1]]
                           , axis=1)

>>> d.explode('overlaps').sort_values('overlaps')
       ID   LinkID    PC occurence_date                  overlaps
0   10R46   R*1005  8017     2020-03-12  2020-03-12 to 2020-06-12
1   10R46  R*10335  5019     2020-04-15  2020-03-12 to 2020-06-12
2  100R91   R*1005  8017     2020-04-15  2020-03-12 to 2020-06-12
1   10R46  R*10335  5019     2020-04-15  2020-03-13 to 2020-06-13
2  100R91   R*1005  8017     2020-04-15  2020-03-13 to 2020-06-13
1   10R46  R*10335  5019     2020-04-15  2020-03-14 to 2020-06-14
2  100R91   R*1005  8017     2020-04-15  2020-03-14 to 2020-06-14
3   10R91    R*243  8870     2020-06-14  2020-03-14 to 2020-06-14

>>d
ID LinkID PC发生日期\u
0 10R46 R*1005 8017 2020-03-12
1 10R46 R*10335 5019 2020-04-15
2 100R91 R*1005 8017 2020-04-15
3 10R91 R*243 8870 2020-06-14
>>>德兰吉斯
0           1
0  2020-03-12  2020-06-12
1  2020-03-13  2020-06-13
2  2020-03-14  2020-06-14
>>>d['overlaps']=d.apply（lambda行：[f'{dr[0]}到{dr[1]}'
例如，dr in dranges.iterrows（）
如果行['occurrence\u date']>=dr[0]
和行['occurrence\u date']>>d.explode（'overlaps'）。排序\u值（'overlaps'））
ID LinkID PC发生\u日期重叠
0 10R46 R*1005 8017 2020-03-12 2020-03-12至2020-06-12
1 10R46 R*10335 5019 2020-04-15 2020-03-12至2020-06-12
2 100R91 R*1005 8017 2020-04-15 2020-03-12至2020-06-12
1 10R46 R*10335 5019 2020-04-15 2020-03-13至2020-06-13
2 100R91 R*1005 8017 2020-04-15 2020-03-13至2020-06-13
1 10R46 R*10335 5019 2020-04-15 2020-03-14至2020-06-14
2 100R91 R*1005 8017 2020-04-15 2020-03-14至2020-06-14
3 10R91 R*243 8870 2020-06-14 2020-03-14至2020-06-14