基于条件的数据组合

Question

我正在尝试合并来自两个不同大小的数据文件的信息。在下面的代码中，可以看到来自dataframe的捷径。

import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'ID': [0,1,2,3,4,5,6], 
               'distance': [55.1, 55.2, 55.3, 55.4, 55.6, 55.7, 55.8 ],
               'spec_location': ['','','','','','','',]})

df2 = pd.DataFrame({'ID': [0,1,2], 
               'start_distance': [55, 55.4, 55.8],
               'end_distance': [55.4,55.8,56],
               'location': ['PKS', 'DDS', 'LMS']})

Dataframe 1是一个更详细的dataframe，我需要根据条件将信息从dataframe 2传输到dataframe 1。条件声明，如果距离(从df1)是之间的起点和终点距离(从df2)。df2中指定的位置应该在df1中的spec_location中填充。然后，这将产生一个如下所示的数据格式：

   ID  distance spec_location
0   0      55.1           PKS
1   1      55.2           PKS
2   2      55.3           PKS
3   3      55.4           PKS
4   4      55.6           DDS
5   5      55.7           DDS
6   6      55.8           DDS

我尝试过各种循环和合并技术，但我似乎无法让它发挥作用。

Answer 1

编写一个映射函数并应用它：

def location(x):
    for _, row in df2.iterrows():
        if row['start_distance'] < x <= row['end_distance']:
            return row['location']

df1['spec_location'] = df1['distance'].apply(location)

输出：

   ID  distance spec_location
0   0      55.1           PKS
1   1      55.2           PKS
2   2      55.3           PKS
3   3      55.4           PKS
4   4      55.6           DDS
5   5      55.7           DDS
6   6      55.8           DDS