Gibt es eine Möglichkeit, PANDAS -Datenrahmen unter einer anderen Bedingung als der Schlüsselgleichheit zusammenzuführen ⇐ Python

[Anonymous]

Angenommen, wir haben zwei Datenrahmen, die zusammengeführt werden müssen: < /p>

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import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame()
df1["key"] = ["a", "b", "c"]
df1["low"] = [0, 1, 2]
df1["high"] = [2, 4, 6]

df2 = pd.DataFrame()
df2["key"] = ["a", "a", "b", "b", "c"]
df2["value"] = [1, 3, 2, 5, 0]

print(f"df1:\n{df1}")
print(f"df2:\n{df2}")
< /code>
Ausgabe: < /p>
df1:
key  low  high
0   a    0     2
1   b    1     4
2   c    2     6
df2:
key  value
0   a      1
1   a      3
2   b      2
3   b      5
4   c      0
< /code>
Wenn ich diese Datenrahmen zusammenführen möchte, so dass ich nur die Zeilen halte, wo "Schlüssel" übereinstimmt und "Wert" zwischen "niedrig" und "hoch" ist, weiß ich, wie das geht In zwei Schritten: < /p>
df = df1.merge(df2, how="inner", on="key")
df = df.loc[(df["value"] >= df["low"]) & (df["value"] 
Ausgabe: < /p>
df:
key  low  high  value
0   a    0     2      1
2   b    1     4      2
< /code>
Aber dieser Ansatz ist möglicherweise nicht praktikabel, wenn die Datenrahmen groß sind, da das Zusammenführen der Datenframes im ersten Schritt eine lange Zeit dauern kann. < /p>
in SQL können wir den Verbindung mit einer solchen Abfrage problemlos durchführen: < /p>
SELECT
df1.key,
df1.low,
df1.high,
df2.value
FROM df1
INNER JOIN df2
ON
df1.key = df2.key AND
df2.value BETWEEN df1.low AND df1.high

Gibt es eine Möglichkeit, diese Zusammenführung in Python in einem Schritt auszuführen? Für eine Lösung ohne zusätzliche Abhängigkeiten wie Pyjanitor oder andere Module neben Pandas. Betrieb, nicht zwei Operationen (wie .Merge und .loc) kombiniert auf einer einzelnen Linie.