在Pandas中寻找重叠的部分

Question

我有两个pandas DataFrames A和B，列['start', 'end', 'value']但行数不同。我想按如下方式为A中的每一行设置值：

A.iloc(i) = B['value'][B['start'] < A[i,'start'] & B['end'] > A[i,'end']]

对于每个i，存在多行B满足该条件的可能性，在这种情况下，相应行的max或总和将是结果。如果没有满足A.iloc[i]的值，则不应更新或设置为默认值0（两种方式都可以）

我有兴趣找到最有效的方法。

Answer 1

import numpy as np
np.random.seed(1)
lenB = 10
lenA = 20
B_start = np.random.rand(lenB)
B_end   = B_start + np.random.rand(lenB)
B_value = np.random.randint(100, 200, lenB)

A_start = np.random.rand(lenA)
A_end   = A_start + np.random.rand(lenA)

#if you use dataframe
#B_start = B["start"].values
#B_end = ...

mask = (A_start[:, None ] > B_start) & (A_end[:, None] < B_end)
r, c = np.where(mask)
result = pd.Series(B_value[c]).groupby(r).max()
print result