比较一列中的值是否在另一列python pandas中的两个值之间

我有两个数据框如下：

A = pd.DataFrame({"value":[3, 7, 5 ,18,23,27,21,29]})

B = pd.DataFrame({"low":[1, 6, 11 ,16,21,26], "high":[5,10,15,20,25,30], "name":["one","two","three","four","five", "six"]})

我想知道A中的“值”是否在B中的“高”和“低”之间,如果是,我想将列名从B复制到A.

输出应如下所示：

A = pd.DataFrame({"value":[3, 7, 5 ,18,23,27,21,29], "name":["one","two","one","four","five", "six", "five", "six"]})

我的函数使用iterrows如下：

def func1(row):
    x = row['value']
    for index,value in B.iterrows():
        if ((value['low'] <= x) &(x<=value['high'])):
            return value['name']

但它还没有实现我想做的事情,

谢谢,

解决方法:

您可以使用列表推导来迭代A中的值,然后使用loc来获取相关的映射值. le小于或等于,且ge大于或等于.

例如,第一行中v = 3.使用简单的布尔索引：

>>> B[(B['low'].le(v)) & (B['high'].ge(v))]
   high  low name
0     5    1  one

假设DataFrame B没有任何重叠范围,那么您将返回上面的一行.然后使用loc获取名称列,如下所示.因为每个返回的名称都是一个系列,所以您需要获取第一个和唯一的标量值(例如,使用iat).

A['name'] = [B.loc[(B['low'].le(v)) & (B['high'].ge(v)), 'name'].iat[0] 
             for v in A['value']]

>>> A
   value  name
0      3   one
1      7   two
2      5   one
3     18  four
4     23  five
5     27   six
6     21  five
7     29   six