Python 如何创建一个列，将列中的所有值分组到列表中，该列表位于表中不同列的值之间

我有两个数据帧，如下所示：

unit      start    stop
A      0.0    8.15
B      9.18   11.98
A     13.07   13.80
B     13.82   15.00
A     16.46   17.58

df_2

如果df_2.time介于df_1.start和df_1.stop之间，如何将df_2.other_数据中的所有值追加到列表（或数组）中？例如，第1行的df_2.time介于df_1.start和df_1.stop之间的df_2.other_数据的所有值都将是[5,5,6,10,5,2,15]

所需的df如下所示

unit      start    stop   other_data_list
A      0.0    8.15          [5,5,6,10,5,2,1,5]
B      9.18   11.98         [5,7,5]
A     13.07   13.80         [5] 
B     13.82   15.00         [5,10,5]
A     16.46   17.58         [4,4]

使用以下命令：

df1['other'] = df1.apply(lambda row : df2['other_data'].loc[(df2['time'] > row['start']) & (df2['time'] < row['stop'])].tolist(), axis=1)

---

对于

df1

的每一行，使用

apply

可以在

df2

中选择所需的值。使用pandas.Series的

tolist（）

方法将所选内容转换为

列表

，否则您将得到

值错误：传递的项目数错误

您应该能够连接两个数据帧，然后使用

.groupby（）

为什么在13.07和13.80之间得到5？那不是空的吗？还有其他值不在两者之间，而是添加到列表中。

df1['other'] = df1.apply(lambda row : df2['other_data'].loc[(df2['time'] > row['start']) & (df2['time'] < row['stop'])].tolist(), axis=1)

  unit  start   stop                      other
0    A   0.00   8.15  [5, 5, 6, 10, 5, 2, 1, 5]
1    B   9.18  11.98                     [7, 5]
2    A  13.07  13.80                         []
3    B  13.82  15.00                       [10]
4    A  16.46  17.58                        [4]