Question

我有一个像下面的df1，我想检查df2中某些列的所有值是否在df1最大值和最小值之间。如果是的话，我想从该索引的名称栏中给出值。如果df2值不在这些值之间，我想看看它是大于还是小于df1最大值或最小值。

data = {'Name':  ['MN1', 'MN2', 'MN3', 'MN4', 'MN5', 'MN6', 'MN7-8', 'MN9', 'MN10', 'MN11', 'MN12', 'MN13', 'MN14', 'MN15', 'MN16','MN17', 'MQ18', 'MQ19'],
        'MAX': [23, 21.7, 19.5, 17.2, 16.4, 14.2, 12.85, 11.2, 9.9, 8.9, 7.6, 7.1, 5.3, 5, 3.55, 2.5, 1.9, 0.85],
         'MIN':[21.7, 19.5, 17.2, 16.4, 14.2, 12.85, 11.2, 9.9, 8.9, 7.6, 7.1, 5.3, 5, 3.55, 2.5, 1.9, 0.85, 0.01]
        }
df1 = pd.DataFrame (data, columns = ['Name','MAX','MIN'])

我尝试过：


list = []

for i in df2['AVERAGE_AGE']:
    for index, row in df1.iterrows():
        if row['MAX'] >= i and row['MIN'] < i:
            list.append(row['Name'])
    
    if i > df1['MAX'].max():
        list.append("Postmn")
    elif i < df1['MIN'].min():
        list.append("Premn")
    
df2['MNname'] = list

这需要很长时间，并且列表长度与df2的长度不匹配

Answer 1

您可以尝试

(df2['AVERAGE_AGE'] < df1['MIN'].min()).value_counts()
(df2['AVERAGE_AGE'] > df1['MAX'].max()).value_counts()

这将通过给出True和False的计数来告诉您满足条件的行数。

Answer 2

您可以循环使用第一个数据框，并使用pandas.DataFrame.loc为第二个数据集设置名称：

>>> df2 = pd.DataFrame([
...   2.299367, 20.688943, 10.245027, 1.412258, 22.541987,
...   2.588420, 5.578598, 11.703629, 12.529066, 17.769196,
...   ], columns=['AVERAGE_AGE'])
>>> for index, row in df1.iterrows():
...   df2.loc[(df2.AVERAGE_AGE>=row.MIN) & (df2.AVERAGE_AGE<row.MAX),'Name'] = row.Name
... 
>>> df2
   AVERAGE_AGE   Name
0     2.299367   MN17
1    20.688943    MN2
2    10.245027    MN9
3     1.412258   MQ18
4    22.541987    MN1
5     2.588420   MN16
6     5.578598   MN13
7    11.703629  MN7-8
8    12.529066  MN7-8
9    17.769196    MN3

Answer 3

尝试一下：

arr = []
for i in range(df2.shape[0]):    
    # Check if the value in COLUMN_1 is between MIN and MAX value
    if ((df2['COLUMN_1'][i] > df1['MIN'][i]) and df2['COLUMN_1'][i] < df1['MAX'][i]):
        arr.append(df1['Name'][i])
    # Check if value in COLUMN_1 is less than Minimum value
    elif (df2['COLUMN_1'][i] < df1['MIN'][i]):
        arr.append(np.round(df2['COLUMN_1'][i] - df1['MIN'][i], 2))
    # Check if value in COLUMN_1 is less than Minimum value
    elif (df2['COLUMN_1'][i] > df1['MAX'][i]):
        arr.append(np.round(df2['COLUMN_1'][i] - df1['MAX'][i], 2))

df2['Name'] = pd.Series(arr)

由于您没有确切提及要在df2中检查的列的名称，因此我将其用作COLUMN_1。使用的条件和值是：

如果COLUMN_1中的值介于MIN和MAX之间，则获取对应于df1 ['Name']的数据
如果COLUMN_1中的值小于MIN，那么（COLUMN_1中的值-MIN）给出负值
如果COLUMN_1中的值大于MAX，那么（COLUMN_1中的值-MAX）给出正值

希望这行得通！

如何在两个数据框熊猫之间进行比较

3 个答案: