pandas通过另一个数据帧的索引过滤一个数据帧，然后合并这两个数据帧

Question

我有两个数据帧，如下所示：

df1 

Index   Fruit
1       Apple
2       Banana
3       Peach

df2 

Index   Taste
1       Tasty
1.5     Rotten
2       Tasty
2.6     Tasty
3       Rotten
3.3     Tasty
4       Tasty

我想用两个数据帧的索引过滤df2，这样df1.index+0.5<；=df2.index，然后取第一行结果。然后将两个数据帧组合在一起。在

生成的数据帧应如下所示：

^{pr2}$

我尝试执行以下操作df2[df2.index>=df1.index + 0.5]，但它返回

ValueError: Can only compare identically-labeled Series objects

一。在

有什么帮助吗？在

Answer 1

要从df2获取行，请使用numpybroadcasting和argmax。然后，使用df1将结果与pd.concat进行合并。在

r = df2.iloc[(df1.Index.values + 0.5 
       <= df2.Index.values[:, None]).argmax(axis=0)].reset_index(drop=1)

pd.concat([df1, r], 1)

   Index   Fruit  Index   Taste
0      1   Apple    1.5  Rotten
1      2  Banana    2.6   Tasty
2      3   Peach    4.0   Tasty

---

详细信息

广播提供：

^{pr2}$

以argmax为例，你有：

^{3}$

Answer 2

使用^{}作为索引，然后选择^{}和最后一个^{}：

df = pd.concat([df1.reset_index(), 
                df2.iloc[df2.index.searchsorted(df1.index + .5)].reset_index()], axis=1)
print (df)
   Index   Fruit  Index   Taste
0      1   Apple    1.5  Rotten
1      2  Banana    2.6   Tasty
2      3   Peach    4.0   Tasty

详细信息：

^{pr2}$