Python 3.x 基于其他数据帧中的列插入新列

我有两个数据帧，数据帧

A

：

---------------
A1    A2    A3   
1     aa    101        
2     bb    130
3     aa    160
4     cc    190
5     aa    200
---------------

数据帧

B

：

---------------
B1    B2    B3   
1     aa    111        
2     aa    171
3     bb    131
4     aa    131
5     cc    300
---------------

我想基于

a

在

B

中创建一个新列

例如：对于表

B

中的第一行，如果存在一行

A2

等于

B2

且

A3

值是

B3

中的+-30，则它将在表

A

中进行检查，如果存在，则它将用

A1

值作为

B4

进行填充，最终结果为

---------------------
B1    B2    B3    B4
1     aa    111   1
2     aa    171   3   (3 or 5, but it will chose first value, so it is 3)
3     bb    131   2
4     aa    131   1   (1 or 3, but it will chose first value, so it is 1)
5     cc    300   NaN (no conditions fulfilled)
---------------------

在

pandas

中有什么方法可以做到这一点吗？或者它是实现该结果的任何建议？

第一次需要外部连接、筛选、第一次重复和最后一次使用

map

：

注意-两个数据帧中的要求都是默认值

RangeIndex

如果值

A1

和

B1

是唯一的，则解决方案如下：

df = df2.merge(df1, left_on='B2', right_on='A2', how='outer')
df = df[df['B3'].between(df['A3'] - 30, df['A3'] + 30)]
df = df.sort_values('A1').drop_duplicates('B1')
df2['B4'] = df2['B1'].map(df.set_index('B1')['A1'])
print (df2)
   B1  B2   B3   B4
0   1  aa  111  1.0
1   2  aa  171  3.0
2   3  bb  131  2.0
3   4  aa  131  1.0
4   5  cc  300  NaN

---

谢谢，改变了解决方案。

df = df2.merge(df1, left_on='B2', right_on='A2', how='outer')
df = df[df['B3'].between(df['A3'] - 30, df['A3'] + 30)]
df = df.sort_values('A1').drop_duplicates('B1')
df2['B4'] = df2['B1'].map(df.set_index('B1')['A1'])
print (df2)
   B1  B2   B3   B4
0   1  aa  111  1.0
1   2  aa  171  3.0
2   3  bb  131  2.0
3   4  aa  131  1.0
4   5  cc  300  NaN