Python 基于另一个数据帧的多个功能对数据帧进行筛选

情况：
我有两个数据集：

• df1：包含传感器的数据，每分钟记录一次机器ID
• df2：包含生产单元ID-s、机器ID以及单元的开始和结束日期时间
  

df1:

df2:

我的任务是只对机器的生产时间进行过滤。这意味着根据df2中的生产日期时间（这些是df2中开始和停止之间的时间范围），我需要从df2中过滤出相关的传感器数据（传感器数据每分钟记录在df2中，无论是否有生产）。

问题：
我能够编写一个代码来过滤df2中的时间间隔，但我不知道如何过滤机器ID。
以下是我的工作代码，其中仅包含datetime筛选：

for index, row in df1.iterrows():
    mask = ((df2.index >= row['Start']) & (df2.index <= row['Stop']))
    df2.loc[mask, 'Sarzs_no'] = row['Sarzs_no']
    df2.loc[mask, 'Output'] = row['Output']

for index, row in df1.iterrows():
    mask = ((df1.index >= row['Start']) & (df1.index <= row['Stop']) & (row['Unit']==df1.Unit))
    df1.loc[mask, 'Sarzs_no'] = row['Sarzs_no']
    df1.loc[mask, 'Output'] = row['Output']

对于索引，df1.iterrows（）中的行：
mask=（（df2.index>=行['Start']）和（df2.index=行['Start']）和（df1.index我想将此作为评论发布，但我没有足够的信誉来进行此操作。作为初始提示：

1） 试着检查你的钥匙。第一个df中的单位和第二个df中的单位有不同的模式。你可能需要变换其中一个。
e、 g.循环前：

df1[“Unit”]=df1[“Unit”]应用（lambda x:x.split（“'u'）[1]）K2_110->110

2） 在您的示例中，您迭代第一个数据帧，并在第一个数据帧上应用掩码

df1.loc[mask, 'Sarzs_no'] = row['Sarzs_no']
df1.loc[mask, 'Output'] = row['Output']`

不幸的是，上述代码不起作用。
到底发生了什么？你有错误吗？你能提供一份工作吗？i、 e.数据为文本，而非图像。