Python3.x Python (pandas) 判断一个 df 中的值是否在另一个(不相等)df 中的任何对之间

发布于05月22日

作为最小的示例，请考虑以下两个DF(请注意，它们的大小不相等):

df
   min_val  max_val
0        0        4
1        5        9
2       10       14
3       15       19 
4       20       24
5       25       29

df1
   val
0    1
1    6
2    2
3   Nan
4    34

我正在try 判断df1中的每个值是否都可以在df中找到within any对.输出应该是一个新的数据帧，它将包含df1的val列、在其中找到它的那对，以及一个额外的列，该列带有一个名称标记，假设是‘in’和‘Not’.因此，输出应该如下所示:

   val   min_val  max_val  nameTag
0   1      0        4       within
1   6      5        9       within
2   2      0        4       within
3   Nan    Nan      Nan     not within
4   34     Nan      Nan     not within

到目前为止，我找到的任何解决方案都是逐行搜索df1中的val 2，它在df中的0-4对内(一些帖子对我不起作用，HERE和HERE).

任何建议/建议/解决方案都将不胜感激. 谢谢

推荐答案

我会用merge_asof:

tmp = pd.merge_asof(df1.reset_index().sort_values(by='val').dropna(),
                    df.sort_values(by='min_val').astype(float),
                    left_on='val', right_on='min_val'
                   ).set_index('index').reindex(df1.index)

df1['nameTag'] = np.where(tmp['val'].le(tmp['max_val']), 'within', 'not within')

或者IntervalIndex分:

s = pd.Series('within', pd.IntervalIndex.from_arrays(df['min_val'], df['max_val']))

df1['nameTag'] =s.reindex(df1['val']).fillna('no within').to_numpy()

输出:

    val     nameTag
0   1.0      within
1   6.0      within
2   2.0      within
3   NaN  not within
4  34.0  not within

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