如何在另一个具有乘法条件的DataFrame中匹配行

Question

我有两个数据格式-- df1和df2，如下所示：

df_1 = pd.DataFrame( {'num': [1,2,3], 'time': [100,200,300]})
df_2 = pd.DataFrame( {'num': [1,2,3], 'time': [101,104,200]})

Match =是df1中的'num‘在df2中不等于'num’，而df1中的时间在偏移量为10的df2中时。结果需要用df_3表示：

如果我们找不到几个火柴，我们就只拿第一个。

我的代码是有效的，但效率不高。

我的代码：

df_3 = pd.DataFrame(columns = ['num_df1', 'num_df2', 'time_df1', 'time_df2'])

def find_match(row_df_1, df_2):
    time = row_df_1['time']
    match_in_df2 = df_2[(df_2['num'] != row_df_1['num']) & (df_2['time'].between(time-10, time+10))]
    
    if len(match_in_df2) > 0:
        match_in_df2.reset_index(inplace=True, drop=True)
        return pd.Series([row_df_1['num'], match_in_df2.loc[0,'num'],row_df_1['time'], match_in_df2.loc[0,'time']], index=df_3.columns)
        

for index, row_df_1 in df_1.iterrows():
    df_3 = df_3.append(find_match(row_df_1, df_2), ignore_index=True)


results:

num_df1 num_df2 time_df1    time_df2
0   1   2        100           104
1   2   3        200           200

Answer 1

在使用布尔掩码选择正确的行之前，使用merge和how='cross'：

out = pd.merge(df_1, df_2, how='cross', suffixes=('_df1', '_df2'))
m1 = out['num_df1'] != out['num_df2']
m2 = abs(out['time_df2'] - out['time_df1']) <= 10
out = out[m1 & m2]

输出：

>>> out
   num_df1  time_df1  num_df2  time_df2
1        1       100        2       104
5        2       200        3       200