Python 2.7 基于对来自另一个数据帧的列的行比较来筛选行的最有效方法？

我在表达这一点时会遇到困难，因此我将只包含一些代码，并描述我以后需要做什么：

import pandas as pd

start = [1, 5, 102, 300]
end = [3, 90, 150, 304]

df1 = pd.DataFrame({'start':start, 'end':end})

df2 = pd.DataFrame([0, 3, 10, 14, 100, 101, 102, 113, 300])
df2.columns=["bp_pos"]

因此，对于每个起始-结束对，我需要检查df2中的任何值是否在该范围内。如果他们这样做，我需要从df2中排除该索引

我有这个工作。问题是我的I有22个df1，每个df1有几百万行，我的df2也有几百万行。我的解决方案的速度非常慢，看起来像：

for idx, row in df1.iterrows():
    df2 = df2.loc[~((row['start'] <= df2['bp_pos']) &
                   (row['end'] >= df2['bp_pos']))]

对于idx，df1.iterrows（）中的行：
df2=df2.loc[~（row['start']=df2['bp\u pos']）]

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我希望得到比上面更快的解决方案。你能想到更快的解决方案吗？我使用的是Python2.7.12和Pandas/NumPy解决方案。（很抱歉，如果上面的代码实际上不起作用-我发帖子的电脑上没有Python）

我会得到一个你想要排除的值数组，然后使用普通的

pandas

索引：

vals = np.concatenate([np.arange(x,y) for x,y in zip(start,end)])

df2[~df2['bp_pos'].isin(vals)]

   bp_pos
0       0
1       3
4     100
5     101

正如进一步的解释：

vals

最终是所有范围的数组：

>>> vals
array([  1,   2,   5,   6,   7,   8,   9,  10,  11,  12,  13,  14,  15,
        16,  17,  18,  19,  20,  21,  22,  23,  24,  25,  26,  27,  28,
        29,  30,  31,  32,  33,  34,  35,  36,  37,  38,  39,  40,  41,
        42,  43,  44,  45,  46,  47,  48,  49,  50,  51,  52,  53,  54,
        55,  56,  57,  58,  59,  60,  61,  62,  63,  64,  65,  66,  67,
        68,  69,  70,  71,  72,  73,  74,  75,  76,  77,  78,  79,  80,
        81,  82,  83,  84,  85,  86,  87,  88,  89, 102, 103, 104, 105,
       106, 107, 108, 109, 110, 111, 112, 113, 114, 115, 116, 117, 118,
       119, 120, 121, 122, 123, 124, 125, 126, 127, 128, 129, 130, 131,
       132, 133, 134, 135, 136, 137, 138, 139, 140, 141, 142, 143, 144,
       145, 146, 147, 148, 149, 300, 301, 302, 303])

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谢谢我不能因为声誉而提高投票率，但我希望能有一个像你刚才展示的拉链一样的解决方案。不客气！如果这是您需要的，您可以通过单击计票下方的复选标记接受我的答案：）