循环遍历一个数据帧中的一列，与另一个数据帧中的一列进行比较

Question

现在我有两个数据框，它们看起来像：c = pd.DataFrame({'my_goal':[3, 4, 5, 6, 7],                 'low_number': [0,100,1000,2000,3000],                 'high_number': [100,1000,2000,3000,4000]})和a= pd.DataFrame({'a':['a', 'b', 'c', 'd', 'e'],                'Number':[50, 500, 1030, 2005 , 3575]})我想要做的是，如果“数字”介于低数字和高数字之间，我希望它恢复“my_goal”中的值。例如，如果我们查看“a”，它的“数字是 100，所以我希望它带回 3。我还想创建一个数据框，其中包含数据框 a 中的所有列和数据框 c 中的“my_goal”列。我希望输出看起来像：我尝试将我的高低数字放入一个单独的列表并从中运行 for 循环，但所有给我的是“my_goal”数字：low_number= 'low_number': [0,100,1000,2000,3000]for i in a:    if float(i) >= low_number:        a = c['my_goal']print(a)

Answer 1

可以用pd.cut，当我看到范围的时候，我首先想到的是pd.cut：

dfa = pd.DataFrame(a)

dfc = pd.DataFrame(c)

dfa['my_goal'] = pd.cut(dfa['Number'],

                        bins=[0]+dfc['high_number'].tolist(),

                        labels=dfc['my_goal'])

输出：

   a  Number my_goal

0  a      50       3

1  b     500       4

2  c    1030       5

3  d    2005       6

4  e    3575       7

Answer 2

我稍微更改了第 4 行，以包含不满足条件的测试用例。您可以将 a 与条件为真的 c 行连接起来。

a= pd.DataFrame({'a':['a', 'b', 'c', 'd', 'e'],'Number':[50, 500, 1030, 1995 , 3575]})

cond= a.Number.between( c.low_number, c.high_number)

pd.concat([a, c.loc[cond, ['my_goal']] ], axis = 1, join = 'inner')

    Number  a   my_goal

0   50      a   3

1   500     b   4

2   1030    c   5

4   3575    e   7