Python 3.x 连接两个没有相同键但具有匹配信息的列的数据帧

我想从另外两个数据帧（df1和df2）创建一个新的数据帧df3，这两个数据帧没有公共键，只有一个公共名称字段

df1：

df2：

预期结果，在这种情况下：如果start_df1>start_df2&end_df1 df3

目标是创建df3（merge？），但如果df1和df2之间没有公共键列，我就无法创建

所以我第一次尝试了。复制：

df3 = df2[['contig', 'start_contig', 'end_contig']].copy()

但是我无法从df1获得信息

此外，创建第三个表会消耗资源，可能有更快的方法

我用3个嵌套循环尝试了这段代码，但它确实花费了太多时间：

nbExpected = 0
        for k, v in df2['name'].items() :
            for row in df1.groupby(['name']):
                # print(type(row))
                # print(row[1].index)
                for var in enumerate(row[1].index):
                    # print(var[1])
                    # print(df1.loc[var[1], 'start_df1'])
                    nbExpected += len(df1[(df2['name'] == v) \
                        & (df1.loc[var[1], 'start_df1'] > (df2.loc[k,'start_df2'])) \
                        & (df1.loc[var[1], 'end_df1'] < (df2.loc[k,'end_df2']))
                            ] )
        print('nbExpected', nbExpected)

nbExpected=0
对于df2['name']中的k，v。items（）：
对于df1.groupby（['name']）中的行：
#打印（类型（行））
#打印（行[1]。索引）
对于枚举中的变量（行[1]。索引）：
#打印（变量[1]）
#打印（df1.loc[var[1]，“start\u df1]”）
nbExpected+=len（df1[（df2['name']==v）\
&（df1.loc[var[1]，'start_df1']>（df2.loc[k，'start_df2']））\
&（df1.loc[var[1]，'end_df1']<（df2.loc[k，'end_df2']））
] )
打印（'nbExpected'，nbExpected）

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提前感谢。

大家好，欢迎来到stackoverflow。请使用正确的代码格式，因为您的问题很难阅读，请提供一个小的数据示例，而不仅仅是您所有的代码。感谢MichaelJanz的及时回复和建议。这是一个Rewrdinghi，欢迎来到stackoverflow。请使用正确的代码格式，因为您的问题很难阅读，请提供一个小的数据示例，而不仅仅是您所有的代码。感谢MichaelJanz的及时回复和建议。这是一个改写

key? name             start_df2   end_df2 start_df1  end_df1 key1                                                                                             
?    paul             635         962     640        700     info2  
?    paul             635         962     700        801     info3 
?    pierre           941         1318    NA         NA          NA 

df3 = df2[['contig', 'start_contig', 'end_contig']].copy()

nbExpected = 0
        for k, v in df2['name'].items() :
            for row in df1.groupby(['name']):
                # print(type(row))
                # print(row[1].index)
                for var in enumerate(row[1].index):
                    # print(var[1])
                    # print(df1.loc[var[1], 'start_df1'])
                    nbExpected += len(df1[(df2['name'] == v) \
                        & (df1.loc[var[1], 'start_df1'] > (df2.loc[k,'start_df2'])) \
                        & (df1.loc[var[1], 'end_df1'] < (df2.loc[k,'end_df2']))
                            ] )
        print('nbExpected', nbExpected)