Pandas：根据数据帧之间的比较，组合不同形状的数据帧

Question

我有两个dfs：

df1:
no1    no2    other1
1      10     foo
1      50     foo
1      60     cat
1      70     cat
3      12     cat

df2:
no1    start    stop    other2
1      2        40      dog
1      100      200     dog
3      5        15      dog

我想在以下条件下合并df1和df2：

1）no1列匹配，如果那是真的那么

2）df1['no2']介于df2['start']和df2['stop']之间：

上面例子的所需输出是（不需要start/stop列，确实需要所有其他列）：

df3:
no1    no2    other1    other2
1      10     foo       dog
3      12     cat       dog

我试过的解决方案（错综复杂，可能效率不高）：我认为np.where可能会为我做这件事，使用下面的代码，然后丢弃所有行df['merge'] = no。但它给了我一个Can only compare identically-labeled Series objects错误，我认为这与dfs有不同大小有关。效率/速度很重要，所以即使我能解决错误，我认为这也不是可行的方法。

df2['merge'] = np.where((df1['no1'] == df2['no1'] & df2['start'] < df1['no2'] < df2['stop']), yes, no)

Answer 1

外合并

merged = pd.merge(df1, df2, how='outer')

然后过滤行

>>> merged[(merged.start <= merged.no2) & (merged.no2 <= merged.stop)][['no1', 'start', 'stop', 'other2']]
no1 start   stop    other2
0   1   2   40  dog
8   3   5   15  dog