Python 检查坐标间隔中是否存在值

我有一个包含五列的熊猫数据框架：x边界、y边界和一个float属性，我们称之为pmin。诸如此类：

A = pd.DataFrame(
    {
        'xmin':[0,0,0,0,0,1,1,2,2],
        'xmax':[1,1,1,1,1,2,2,3,3],
        'ymin':[0,1,2,3,4,2,3,1,3],
        'ymax':[1,2,3,4,5,3,4,2,4],
        'pmin':[12,23,54,48,31,42,20,13,8]
    }
)

B数据帧（或numpy数组）将包含（x，y，p）三元组。 我需要检查这些值是否与A中的值匹配，首先不考虑pmin，然后考虑条件（p 由于真实的A有数万行，而B可能有数十万行，所以遍历行是不可行的。另外，x和y值没有顺序（它们是一条复线的坐标）

有什么有效的方法可以实现这一点吗？

我想你想要的是：

B = (.3, 1.8, 28)
m = ((A['xmin']<=B[0])&(A['xmax']>=B[0]))&((A['ymin']<=B[1])&(A['ymax']>=B[1]))
np.any(m), B[2]<A[m]['pmin'].iloc[0] if np.any(m) else False

B=（.3,1.8,28）
m=（（A['xmin']=B[0]）和（（A['ymin']=B[1]））
np.any（m），B[2]因此基本上m是正确单元的掩码，然后它在最后一行执行pmin检查。我还没有完整的数据，但它在样本上非常有效。我不知道np.any，handy:）非常感谢！我不清楚你的预期结果。介意发布结果“df”吗？我期望的是一个数据帧或任何其他数据结构，行数与B一样多，两列带有布尔值，对应于我介绍的两种情况。B=[（.3,1.8,28），（.3,1.8,21），（1.4,8,p）]（其中p是任何正数）应该返回一个3x2（3是B的0轴的维度）数据结构：[[True，False]，[True，True]，[True，True]]。