熊猫加入大于或小于答案

【问题标题】：Pandas join by greater than or less than熊猫加入大于或小于
【发布时间】：2022-08-22 04:22:41
【问题描述】：

我有两张桌子 A) 包含“条目号”和“金额” B) 包含“From Entry number”和“To Entry Number”和“Created Date”

然后我想加入两者，但我没有特定的连接键，因为表 A 具有特定的“条目号” - 例如“1000”，但表 B 有间隔，例如“从条目号\" \"900\" 和\"到条目号\" \"1100\"。在 SQL 中，我可以将它们加入为：

select * from table A 
left join table B
on a.[Entry number] >= b.[From Entry number] and a.[Entry number] <= b.[To Entry number]

但是我怎样才能实现 Pandas 呢？

查看here 以获取可能的解决方案
我看过那个解决方案，但是你有一些通用的连接键，我没有这种情况。
请提供具有预期输出的示例数据框

标签： python pandas

【解决方案1】：

免责声明：此解决方案会占用大量内存。

我正在使用以下两个数据框：

import pandas as pd
dfa = pd.DataFrame({"Entry Number": [1000, 50],
                    "Amount":[4,2]})
dfb = pd.DataFrame({"From Entry Number":[900, 60],
                    "To Entry Number":[1100, 100],
                    "Create Date":["2021-01-01", "2020-01-01"]})

外交部：

Entry Number	Amount
1000	4
50	2

dfb:

From Entry Number	To Entry Number	Create Date
900	1100	2021-01-01
60	100	2020-01-01

首先创建一个笛卡尔（交叉）连接数据框：

df = dfa.merge(dfb, how = 'cross')

这将创建以下连接数据框：

Entry Number	Amount	From Entry Number	To Entry Number	Create Date
1000	4	900	1100	2021-01-01
1000	4	60	100	2020-01-01
50	2	900	1100	2021-01-01
50	2	60	100	2020-01-01

现在您可以根据您的条件过滤数据框：

df[
    (df["Entry Number"] >= df["From Entry Number"]) &
    (df["Entry Number"] <= df["To Entry Number"])
  ]

最终结果：

Entry Number	Amount	From Entry Number	To Entry Number	Create Date
1000	4	900	1100	2021-01-01

【讨论】：

【解决方案2】：

 import pandas as pd
 import sqldf 
    
    dfa = pd.DataFrame({"EntryNumber": [1000, 50],
                        "Amount":[4,2]})
    dfb = pd.DataFrame({"FromEntryNumber":[900, 60],
                        "ToEntryNumber":[1100, 100],
                        "CreateDate":["2021-01-01", "2020-01-01"]})
    
    sqldf.run(
        """
            select * 
            from dfa  
            join dfb on dfa.EntryNumber >= dfb.FromEntryNumber and 
            dfa.EntryNumber<=dfb.ToEntryNumber
        """
    )

使用 sqldf 将允许您在 python 中使用 SQL 代码。

【讨论】：