根據其他數據框中提供的范圍值創建新列

Question

我有兩個數據框，其中一個數據框用作參考表，另一個包含實際值。

>>> reference_table
   MinRange  MaxRange  Multiplier Group
0        10        30           2     A
1        10        40           4     B
2        10        14          10     C
3        15        19           8     C
4        20        24           6     C

>>> df2
  Group  Element  Value
0     A       15      7
1     B       37      8
2     C       12      9
3     C       23     10

在這里，我要在data框中創建一個新列“ Updated Value ，如下所示：

>>> data
  Group  Element  Value  Updated Value
0     A       15      7             14
1     B       37      8             32
2     C       12      9             90
3     C       23     10             60

更新值的創建如下-

第1行：Element = 15＆Group = A，位於Group A的參考表的MinRange和MaxRange中。因此，更新后的Value = Value * Multiplier = 7 * 2 = 14

第2行：Element = 37＆Group = B，位於Group B的參考表的MinRange和MaxRange中。因此，更新后的Value = Value * Multiplier = 8 * 4 = 32

第3行：Element = 12＆Group = C，位於Group C（索引2 ）參考表的MinRange（10）和MaxRange（14）中。 因此，更新后的值=值*乘數= 9 * 10 = 90

第4行：Element = 23＆Group = C，位於Group C（索引4 ）參考表的MinRange（10）和MaxRange（14）中。 因此，更新后的值=值*乘數= 10 * 6 = 60

如何使用熊貓創建這樣的列？ 我嘗試了幾種方法，但沒有一種起作用。 很高興指出任何參考或類似問題。

Answer 1

從merge和query開始的解決方案：

res = pd.merge(df1, df2, on='Group')
res = res.query('MinRange <= Element <= MaxRange')
res['Updated Value'] = res['Value'] * res['Multiplier']
res = res[['Group', 'Element', 'Value', 'Updated Value']].reset_index(drop=True)

res
  Group  Element  Value  Updated Value
0     A       15      7             14
1     B       37      8             32
2     C       12      9             90
3     C       23     10             60