我需要根据另一个数据框的间隔在数据框中创建一个新列。 例如，我有一个数据帧，其中在时间列中有值，我想根据该时间列中的间隔在另一个数据帧中创建列。
我认为一个实际的例子更容易理解：
具有间隔的数据框
df1
time value var2
0 1.0 34.0 35.0
1 4.0 754.0 755.0
2 9.0 768.0 769.0
3 12.0 65.0 66.0
我需要过滤的数据框
df2
time value var2
0 1.0 23.0 23.0
1 2.0 43.0 43.0
2 3.0 76.0 12.0
3 4.0 88.0 22.0
4 5.0 64.0 45.0
5 6.0 98.0 33.0
6 7.0 76.0 11.0
7 8.0 56.0 44.0
8 9.0 23.0 22.0
9 10.0 54.0 44.0
10 11.0 65.0 22.0
11 12.0 25.0 25.0
应该结果
df3
time value var2 interval
0 1.0 23.0 23.0 1
1 2.0 43.0 43.0 1
2 3.0 76.0 12.0 1
3 4.0 88.0 22.0 1
4 5.0 64.0 45.0 2
5 6.0 98.0 33.0 2
6 7.0 76.0 11.0 2
7 8.0 56.0 44.0 2
8 9.0 23.0 22.0 2
9 10.0 54.0 44.0 3
10 11.0 65.0 22.0 3
11 12.0 25.0 25.0 3
编辑：正如Shubham Sharma所说，它不是过滤器，我想根据其他数据帧中的间隔添加一个新列。
答案 0 :(得分：1)
您可以根据time中的时间，使用pd.cut将df2中的df1分为离散间隔，然后使用{{3 }}来获取标识不同有序值的数字数组。
df2['interval'] = pd.cut(df2['time'], df1['time'], include_lowest=True)\
.factorize(sort=True)[0] + 1
结果：
time value var2 interval
0 1.0 23.0 23.0 1
1 2.0 43.0 43.0 1
2 3.0 76.0 12.0 1
3 4.0 88.0 22.0 1
4 5.0 64.0 45.0 2
5 6.0 98.0 33.0 2
6 7.0 76.0 11.0 2
7 8.0 56.0 44.0 2
8 9.0 23.0 22.0 2
9 10.0 54.0 44.0 3
10 11.0 65.0 22.0 3
11 12.0 25.0 25.0 3