Python 熊猫：根据数据帧之间的比较，组合不同形状的数据帧

我有两个dfs：

df1:
no1    no2    other1
1      10     foo
1      50     foo
1      60     cat
1      70     cat
3      12     cat

df2:
no1    start    stop    other2
1      2        40      dog
1      100      200     dog
3      5        15      dog

我想在以下条件下合并

df1

和

df2

：

1） 第1列匹配，如果这是真的，那么

2）

df1['no2']

介于

df2['start']

和

df2['stop']

之间：

上述示例所需的输出为（不需要

start/stop

列，需要所有其他列）：

我尝试过的解决方案（复杂，可能不是最有效的）：我认为

np.where

可以帮我完成，使用下面的代码，然后删除

df['merge']=no

的所有行。但它给了我一个

只能比较相同标签的系列对象的错误，我认为这与dfs的大小不同有关。效率/速度很重要，所以我认为即使我可以解决错误，这也不是解决问题的方法

df2['merge'] = np.where((df1['no1'] == df2['no1'] & df2['start'] < df1['no2'] < df2['stop']), yes, no)

df2['merge']=np.其中（（df1['no1']==df2['no1']&df2['start']
外部合并

merged = pd.merge(df1, df2, how='outer')

然后按行过滤

>>> merged[(merged.start <= merged.no2) & (merged.no2 <= merged.stop)][['no1', 'start', 'stop', 'other2']]
no1 start   stop    other2
0   1   2   40  dog
8   3   5   15  dog

>>合并[（merged.start
>>> merged[(merged.start <= merged.no2) & (merged.no2 <= merged.stop)][['no1', 'start', 'stop', 'other2']]
no1 start   stop    other2
0   1   2   40  dog
8   3   5   15  dog