Question

现在我需要合并两个数据帧，条件大于（＆gt; =）。但合并只支持平等。有什么办法可以解决吗？谢谢！

Answer 1

我不知道如何在pandas中使用类似的合并和连接语法来实现以下功能，

SELECT * 
FROM a 
INNER JOIN b 
ON a.column1 >= b.column1 AND a.column1 <= b.column2

但上面的查询也可以隐式写成;

SELECT * 
FROM a, b 
WHERE a.column1 >= b.column1 AND a.column1 <= b.column2

这基本上是旧语法，应该完全相同（性能明智）。它需要2个表（或交叉连接）的笛卡尔积，然后使用WHERE条件从中选择，这可以很容易地在pandas中实现。这可能对记忆有点沉重，但应该很快。

首先是FROM a, b子句（我们暂时在所有行中分配一个具有相同值的列，因此我们可以在它上交叉连接）;

df = pd.merge(a.assign(key=0), b.assign(key=0), on='key').drop('key', axis=1)

然后使用布尔索引（我们的WHERE子句）对帧进行切片;

df[(df["column1_x"] >= df["column1_y"]) & (df["column1_x"] <= df["column2_y"])]

如果您不想要笛卡尔积，并且只想比较两个表的相同索引上的行，则可以像这样合并索引;

df = a.merge(b, left_index = True, right_index = True)

如果长度相同，则在轴1上

或连续;

df = pd.concat([a, b], axis=1)

再次使用布尔索引来消除结果;

df[(df["column1_x"] >= df["column1_y"]) & (df["column1_x"] <= df["column2_y"])]