要使用一个df的开始和结束时间范围进行分组,并使用Python找到来自另一个df的每个车辆插槽的起始位置和结束位置,可以按照以下步骤进行操作:
import pandas as pd
# 车辆插槽信息
df_slots = pd.DataFrame({'车辆': ['A', 'B', 'C', 'D'],
'插槽起始位置': [1, 2, 3, 4],
'插槽结束位置': [5, 6, 7, 8]})
# 开始和结束时间范围信息
df_time = pd.DataFrame({'开始时间': ['2022-01-01 00:00:00', '2022-01-01 01:00:00', '2022-01-01 02:00:00'],
'结束时间': ['2022-01-01 00:30:00', '2022-01-01 01:30:00', '2022-01-01 02:30:00']})
df_time['开始时间'] = pd.to_datetime(df_time['开始时间'])
df_time['结束时间'] = pd.to_datetime(df_time['结束时间'])
df_result = pd.DataFrame(columns=['车辆', '起始位置', '结束位置'])
for index, row in df_time.iterrows():
start_time = row['开始时间']
end_time = row['结束时间']
# 找到符合时间范围条件的车辆插槽
slots = df_slots[(df_slots['插槽起始位置'] >= start_time) & (df_slots['插槽结束位置'] <= end_time)]
# 将结果添加到结果DataFrame中
for _, slot in slots.iterrows():
df_result = df_result.append({'车辆': slot['车辆'], '起始位置': slot['插槽起始位置'], '结束位置': slot['插槽结束位置']}, ignore_index=True)
print(df_result)
以上代码将根据给定的开始和结束时间范围,找到符合条件的车辆插槽,并将结果存储在df_result中。你可以根据实际需求对结果进行进一步处理或分析。
注意:以上代码示例中未提及具体的腾讯云产品和链接地址,因为腾讯云的产品和链接地址可能会随时更新,建议你在实际应用中根据最新的腾讯云文档进行选择和使用。
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