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2つのDataframeにおいて同じIDの日付を比較し取り出したい

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rena1996

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2つのDataframeにおいて同じIDの日付を比較し取り出したい

python3とpandasを使っています。
df1,df2の2つのDataframeのうち同じIDの人物の日付を比較し、期間重複がある行のIDを取り出したいです。
実際には1万行ほどあります。

df1

ID start_date end_date
1 2010-01-01 2010-01-20
1 2010-03-20 2010-03-30
2 2010-02-01 2010-04-20
3 2010-06-10 2010-06-15
3 2010-06-20 2010-06-30
3 2010-07-10 2010-06-20

df2

ID start_date end_date
1 2010-01-15 2010-01-30
1 2010-04-20 2010-04-30
2 2010-05-01 2010-05-10
2 2010-05-20 2010-05-25
3 2010-02-01 2010-02-15
3 2010-06-15 2010-06-25

これをIDで比較して、下記のようなリストがほしいです。

result_list = [1,3]

追記

result_list = []
for index,row1 in df1.iterrows():
    for index,row2 in df2.iterrows():
        if row1["id"] == row2["id"] and row2["start_date"] <= row1["end_date"] and row2["end_date"] >= row1["start_date"]:
            result_list.append(row1["id"])
result_list = list(set(result_list))
result_list


なんとか試行錯誤して、求める結果を得ることができました!!
しかし、効率が悪いような気がしてなりません…
アドバイス宜しくお願い致します!

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  • rena1996

    2019/07/30 20:09

    すみません…コード入力になりませんでした…

    キャンセル

  • meg_

    2019/07/30 21:01

    さらに、「for index,row1 in df1.iterrows():」の後に下記コードを追記するのはどうでしょう?

    if not row1["id"] in result_list:

    無駄なループ処理が減るかと思います。(コードに問題ないかテストお願いします)

    キャンセル

  • rena1996

    2019/07/31 09:03

    三分の一に減りました!ありがとうございますー

    キャンセル

回答 1

check解決した方法

0

result_list = []
for index,row1 in df1.iterrows():
    if not row1["id"] in result_list:
        for index,row2 in df2.iterrows():
            if row1["id"] == row2["id"] and row2["start_date"] <= row1["end_date"] and row2["end_date"] >= row1["start_date"]:
                result_list.append(row1["id"])
                break
result_list = list(set(result_list))
result_list

for文でゴリゴリまわしました

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