如何根据另一个数据框中的条件在数据框中创建新列？

泰米尔语

df1:

Variables     left      right
0  AUM           -0.001    28.20
1  AUM           28.20     40.28
2  AUM           40.28     58.27
3  AUM           58.27     80.72
4  AUM           80.72     100.00
0  ABS           -88.01    200.72
1  ABS           200.72    480.72
2  ABS           480.72    800.20
0  LS            10000     200000
1  LS            200000    400000

df2:
   
    Pan_no     ABS      AUM     LS      
0   AAA        28        30    10001      
2   CCC        500       98    390000     
1   BBB        250       50    150000     
3   DDD        100       60    380000     
4   EEE         88       10    378347

状况：

根据 df1 中的左右值，应在 df2 中创建一个新列，并且该列内的值应为该特定变量的 df1 的索引。

示例：在 df2 中，如果 AUM 值低于此范围 (-0.001 - 28.20)，则新列将 df1 的索引值作为新值。即0

相似地，

在 df2 中，如果 ABS 值低于此范围 (200.72 - 480.72)，则新列 ABS_BIN 将 df1 的索引值作为新值。即1

我试过的是：

binning_vars = ['ABS','AUM','LS']
def f(row):
  for i in binning_vars:
      for j in df1[df1['Variable'] == i].index:
            if df1[i] >= df1['left'] & df1[i] >= df1['right']:
                value = j
            else:
                pass
            return value
df2[i,'_bin'] = df1.apply(f, axis=1)

但它会抛出一个错误，因为 TypeError: &: 'float' 和 'float' 不支持的操作数类型。任何帮助都感激不尽。

Expected Output:
with new columns in df2:
    
    Pan_no     ABS      AUM     LS      ABS_BIN    AUM_BIN     LS_BIN
0   AAA        28        30    10001      0          1           0
1   BBB        250       50    150000     1          2           0
2   CCC        500       98    390000     2          4           1
3   DDD        100       60    380000     0          3           1
4   EEE         88       10    378347     0          0           1

莫兹韦

您可以使用merge_asof来避免使用apply：

out = df2.merge(
 pd.merge_asof((df2.melt(id_vars='Pan_no')
                   .astype({'value': float})
                   .sort_values(by='value')
                ),
               df1.reset_index().sort_values(by='left'),
               left_by='variable', right_by='Variables',
               left_on='value', right_on='left', direction='backward')
  .pivot(index='Pan_no', columns='variable', values='index')
  .add_suffix('_BIN'),
    left_on='Pan_no', right_index=True
)

输出：

  Pan_no  ABS  AUM      LS  ABS_BIN  AUM_BIN  LS_BIN
0    AAA   28   30   10001        0        1       0
2    CCC  500   98  390000        2        4       1
1    BBB  250   50  150000        1        2       0
3    DDD  100   60  380000        0        3       1
4    EEE   88   10  378347        0        0       1

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