如何根据另一个 df 的条件填充 pandas df？

Question

我正在考虑 2 张桌子：

表1：

国家	年龄	标记
A	25	7
B	45	8

表2：

年龄范围	年龄范围	A国	B国
20	30
40	50

我想要的输出：

年龄范围	年龄范围	A国	B国
20	30	7	NaN
40	50	NaN	8

这是我尝试过的：

for index,row in table2.iterrows():
    table2.loc[index,'Country A'] = table1[(table1['Country']=='A')&
                                           (table1['Age']>=row[0])&
                                           (table1['Age']<=row[1])]['Marks'].values[0]

但这会出现以下错误：

index 0 is out of bounds for axis 0 with size 0

我想我可能已经猜到错误发生在哪里： 每当编译器遇到表 2 中的年龄范围，而表 1 中不存在对应的年龄时。

非常感谢对此问题的任何帮助！提前谢谢您...

Answer 1

使用

DataFrame.merge

和通过 df1

 旋转 

DataFrame.pivot 并按

Series.between

过滤值：

out = (df2[['Age Band From','Age Band To']]
            .merge(df1.pivot(index='Age', columns='Country', values='Marks')
                       .add_prefix('Country ').reset_index(), how='cross'))

out = out[out['Age'].between(out['Age Band From'], out['Age Band To'])]
print (out)
   Age Band From  Age Band To  Age  Country A  Country B
0             20           30   25        7.0        NaN
3             40           50   45        NaN        8.0