Python 在大熊猫中发现重叠片段

我有两个数据帧A和B，列

['start'，'end'，'value']

，但行数不同。我想为A中的每一行设置值，如下所示：

A.iloc(i) = B['value'][B['start'] < A[i,'start'] & B['end'] > A[i,'end']]

A.iloc（i）=B['value'][B['start']A[i，'end']

对于每个i，有可能有多行B满足此条件，在这种情况下，结果将是对应行的max或sum。如果没有满足

A.iloc[i]的值，则不应更新或将
设置为默认值0（任何一种方式都可以）

我很想找到最有效的方法。
将numpy作为np导入
import numpy as np
np.random.seed(1)
lenB = 10
lenA = 20
B_start = np.random.rand(lenB)
B_end   = B_start + np.random.rand(lenB)
B_value = np.random.randint(100, 200, lenB)

A_start = np.random.rand(lenA)
A_end   = A_start + np.random.rand(lenA)

#if you use dataframe
#B_start = B["start"].values
#B_end = ...

mask = (A_start[:, None ] > B_start) & (A_end[:, None] < B_end)
r, c = np.where(mask)
result = pd.Series(B_value[c]).groupby(r).max()
print result

np.随机种子（1）
lenB=10
lenA=20
B_start=np.random.rand（lenB）
B_end=B_start+np.random.rand（lenB）
B_值=np.random.randint（100200，lenB）
A_start=np.random.rand（lenA）
A_end=A_start+np.random.rand（lenA）
#如果您使用dataframe
#B_start=B[“start”]。值
#结束=。。。
掩码=（A_开始[：，无]>B_开始）和（A_结束[：，无]
您想根据您的布尔条件设置数据框A的值列，对吗？@EdChum是的，但A和B的行数不相同。请使用新注释更新您的问题，因为它可以进一步澄清问题，还解释了在A或B中的行数较少的情况下，如何合并行。该解决方案非常优雅，但对于大型阵列来说，它占用了大量内存。