假设我们有两个数据框：
DF1：
GET /myindex/_msearch
{}
{"query": {"constant_score": {"filter": {"term": {"name.keyword": "Acme Incorporated"}}}}}
{}
{"query": {"bool": {"must": {"match": {"name": "Acme Incorporated"}}, "must_not": {"term": {"name.keyword": "Acme Incorporated"}}}}}
DF2：
spec u_g target
G1 4.8 0.88
G2 2.1 0.76
WG2 1.4 0.71
WG2 1.2 0.68
WG2 1.0 0.52
WG3 0.8 0.65
WG3 0.7 0.53
SWG3 0.7 0.31
对于DF2中的每一行，我想查询类型是否与DF1中的条目匹配，如果是，我想查看DF1中是否存在具有对应值u_g_1 == u_g的条目，如果是，请选择目标值并将其分配给DF2。如果不是，则将u_g中相同类型的下一个更大的值分配给新的“目标”列。
DF2_modified：
id type u_g_1
1 WG2 1.4
2 WG2 1.4
3 WG2 1.0
4 G1 4.8
5 G1 4.9
6 G2 2.1
7 SWG3 0.7
8 WG3 0.8
9 WG3 0.7
10 WG2 1.2
11 nan 0
我尝试过：
id type u_g_1 target
1 WG2 1.4 0.71
2 WG2 1.4 0.71
3 WG2 1.0 0.52
4 G1 4.8 0.88
5 G1 4.9 0.88
6 G2 2.1 0.76
7 SWG3 0.7 0.31
8 WG3 0.8 0.65
9 WG3 0.7 0.53
10 WG2 1.1 0.68
11 nan 0 nan
这是行不通的，据我所知，代码也无法处理NaN，这也不会使用u_g的下一个更大的值。
和
df2['target'] = np.where(df2['type'].isin(df1['spec']), (np.where(df1['u_g_1'].isin(df1['u_g']), df1['g'], 'no value for u_g, therefore no target-value')), 'no specification')
没有给我u_g的最大值
有人可以帮忙吗？