Python 基于两个数据帧中的条件进行一对多合并

我在pandas中有两个大数据帧，例如：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'start' : [5, 10, 15, 20], 'stop' : [10, 20, 30, 40]})   
df2 = pd.DataFrame({'id':[6, 7, 8, 12, 13, 17, 19, 38, 39, 40]})

如果

id

在

范围（开始，停止）

内，我想以一种方式将它们合并到第三个数据帧中，将

start

和

stop

添加到第三个数据帧中，如下所示：

df3 = pd.DataFrame({'id':[6, 7, 8, 12, 13, 17, 19, 25, 38, 39, 40], 'start':[5, 5, 5, 10, 10, 10, 10, 20, 30, 30, 30], 'stop':[10, 10, 10, 20, 20, 20, 20, 30, 40, 40, 40]})

我试过这个：

df3['start'] = pd.Series([0 for i in range(0, len(df2['id']))])
df3['stop'] = pd.Series([0 for i in range(0, len(df2['id']))])
for i in range(0, len(df2['id'])):
    if df['start'][i] < df1['id'][i] < df['stop'][i]:
        df['start'][i] = df3['start'][i]
        df['stop'][i] = df3['stop'][i]

df3['start']=pd.系列（[0表示范围内的i（0，len（df2['id']）））
df3['stop']=pd.系列（[0表示范围内的i（0，len（df2['id']））]））
对于范围（0，len）（df2['id']）中的i：
如果df['start'][i]

---

但这给了我一个错误。有人能指出我哪里出了问题，以及如何获得所需的数据帧吗？另外，是否总是需要像我上面所做的那样，使用

pd.Series

初始化一个新变量？谢谢

假设

df2

已排序，您可以使用

searchsorted

df2.join(df.iloc[df.stop.searchsorted(df2.id)].set_index(df2.index))

    id  start  stop
0    6      5    10
1    7      5    10
2    8      5    10
3   12     10    20
4   13     10    20
5   17     10    20
6   19     10    20
7   25     15    30
8   38     20    40
9   39     20    40
10  40     20    40

---

或者我们可以引用底层numpy数组并执行相同的逻辑

stop = df.stop.values
ids = df2.id.values
v = df.values

pd.DataFrame(
    np.column_stack([
        ids, v[stop.searchsorted(ids)]
    ]),
    columns=['id', 'start', 'stop']
)

    id  start  stop
0    6      5    10
1    7      5    10
2    8      5    10
3   12     10    20
4   13     10    20
5   17     10    20
6   19     10    20
7   25     15    30
8   38     20    40
9   39     20    40
10  40     20    40

---

假设

df2

已排序，则可以使用

searchsorted

df2.join(df.iloc[df.stop.searchsorted(df2.id)].set_index(df2.index))

    id  start  stop
0    6      5    10
1    7      5    10
2    8      5    10
3   12     10    20
4   13     10    20
5   17     10    20
6   19     10    20
7   25     15    30
8   38     20    40
9   39     20    40
10  40     20    40

---

或者我们可以引用底层numpy数组并执行相同的逻辑

stop = df.stop.values
ids = df2.id.values
v = df.values

pd.DataFrame(
    np.column_stack([
        ids, v[stop.searchsorted(ids)]
    ]),
    columns=['id', 'start', 'stop']
)

    id  start  stop
0    6      5    10
1    7      5    10
2    8      5    10
3   12     10    20
4   13     10    20
5   17     10    20
6   19     10    20
7   25     15    30
8   38     20    40
9   39     20    40
10  40     20    40

---

值17适合两个raings（10-20）和（15,30），你只想要一个记录吗？是的，我想要它处于较低的（开始，停止）范围值17适合两个raings（10-20）和（15,30），你只想要一个记录吗？是的，我想要它处于较低的（开始，停止）范围嗨！谢谢你的回答！如果

df

有更多的列，而我只想将

start

和

stop

从它添加到

df3

，会怎么样。也可以像我尝试的那样使用for循环来完成此连接吗？嗨！谢谢你的回答！如果

df

有更多的列，而我只想将

start

和

stop

从它添加到

df3

，会怎么样。也可以像我尝试的那样使用for循环来完成这个连接吗？