合并具有多个条件的两个数据集 - Python pandas

Question

我想将两个.csv数据集合并到多个条件中，我无法在任何地方找到解决方案。

数据集1（＆＃39; movdf＆＃39;）在2016年（1,2 mil行）中以15分钟的间隔计算行人和骑车人的数量。另一个具有计数设备的坐标（有69个设备）（＆＃39; locdf＆＃39;）。

因此，只是＆＃39;＆＃39;使用基于serialNr的合并功能，因为这些设备全年都在不同的位置重新安装。

示例：

我想为movdf中的每个观察获得正确的位置（lng＆amp; lat）。

movdf：

locdf：

计数装置＆＃39; U15G3104442＆＃39;在X点到2016年4月，然后在Y点到10月等。）

基本上，该功能必须考虑日期（＆＃39;已安装＆＃39;）和＆＃39; SerialNr＆＃39;然后分配正确的Lng / Lat组合。

有没有办法以下列方式合并两个数据集：

• 在2016年4月1日之前的所有日期分配位置X（Cassioeiasteg）。
• 在2016年10月1日之前的所有日期分配locatoin Y（Katzenbach）。
• 在2016年10月1日之后的所有日期分配位置Z（Zehntenhausplatz）。

代码必须适用于所有计数设备，而不仅仅是一个（U15G3104442）。

对不起，如果问题是基本的，请提前致谢！