Python 基于两个数据帧匹配交易的汇款人和收款人

有两个数据帧。第一个显示的是来自某些

客户的转账。第二个数据帧显示哪个
客户机
收到这些钱
df1
只有发送者id，
df2
只有接收者id。我需要在每个数据框中添加一列，根据
日期和时间
和
组id
（只有一个组中的客户可以相互转账）显示交易的另一端。诀窍在于，钱在收到之前几分钟就已经寄出了，所以在
df1
和
df2
中的
date
列中没有精确的匹配项。另一件事是，一个
客户
可以向其
组
中的两个或多个不同的
客户
汇款，因此
价格
列可能也不完全匹配（
df1
中的
价格
总是等于或高于
df2
）。
是否需要在
df2
中添加一列，显示使用
df1
中的数据获得资金的
client
？考虑到可能存在多个接收器，这将导致添加额外字段，是否可以添加到根据
df2
中的数据向其发送资金的
df1
客户id
？
初始数据帧的示例：

df1

df2

在本例中，我们需要将发送方7与接收方1和2、8与3和4、9与5进行匹配。
您是否只需要以下内容：
df1.merge（df2，on='group_id'）
？或者：
df2['group\u id'].map（df1.set\u index（'group\u id'）['client\u id']）
适用于此示例，但组中可能有多个发件人。在这种情况下，还需要匹配日期和价格，然后合并所有3个？如果没有两个因素，这将起作用：
date\u payed
和
date\u received
相隔几分钟（确切的分钟数可能会有所不同）；
price
中也没有精确的匹配：例如
client
7发送了16500次，但是
client
1收到了10000次，而
client
2收到了6500次，那么您就不能很好地表示您的问题。请回顾并创建一个能准确说明您实际问题的报告。你还应该包括你目前的尝试，这样你就可以清楚地知道你已经尝试了什么。
client_id group_id date_payed             price_payed
7         11       01.01.2019  14:41:37   16500
8         14       05.01.2019  14:40:00   15000
9         18       08.01.2019  12:13:04   14000

client_id group_id date_received          price_received
1         11       01.01.2019  14:44:37   10000
2         11       01.01.2019  14:44:37   6500
3         14       05.01.2019  14:42:00   12000
4         14       05.01.2019  14:42:00   3000
5         18       08.01.2019  12:16:04   14000