遍历一个数据框中的单个列与另一个数据框中的列进行比较使用熊猫在第一个数据框中创建新列

Question

现在我有两个看起来像的数据框：

c = pd.DataFrame({'my_goal':[3, 4, 5, 6, 7],
                 'low_number': [0,100,1000,2000,3000],
                 'high_number': [100,1000,2000,3000,4000]})

和

a= pd.DataFrame({'a':['a', 'b', 'c', 'd', 'e'],
                'Number':[50, 500, 1030, 2005 , 3575]})

我想做的是，如果“数字”介于低数字和高数字之间，我希望它带回“ my_goal”中的值。 例如，如果我们查看“ a”，它的“数字是100，所以我希望它带回3”。我还想创建一个数据框，其中包含数据框a中的所有列和数据框c中的“ my_goal”列。 我希望输出看起来像：

我尝试将我的高低数字分成一个单独的列表，然后运行一个for循环，但是所有给我的都是'my_goal'数字：

low_number= 'low_number': [0,100,1000,2000,3000]
for i in a:
    if float(i) >= low_number:
        a = c['my_goal']

print(a)

Answer 1

您可以使用pd.cut ，当我看到范围时，我首先想到了pd.cut：

dfa = pd.DataFrame(a)
dfc = pd.DataFrame(c)

dfa['my_goal'] = pd.cut(dfa['Number'],
                        bins=[0]+dfc['high_number'].tolist(),
                        labels=dfc['my_goal'])

输出：

   a  Number my_goal
0  a      50       3
1  b     500       4
2  c    1030       5
3  d    2005       6
4  e    3575       7

Answer 2

我稍微更改了第4行，以包含一个不满足条件的测试用例。 您可以在条件为真的情况下将a与c行合并。

a= pd.DataFrame({'a':['a', 'b', 'c', 'd', 'e'],'Number':[50, 500, 1030, 1995 , 3575]})
cond= a.Number.between( c.low_number, c.high_number)

pd.concat([a, c.loc[cond, ['my_goal']] ], axis = 1, join = 'inner')


    Number  a   my_goal
0   50      a   3
1   500     b   4
2   1030    c   5
4   3575    e   7