Unirse por rango en Pandas

En la manipulación de datos con Pandas, una tarea común es fusionar dos marcos de datos en función de una condición de rango. Esto implica identificar las filas en el marco de datos A donde los valores de una columna específica se encuentran dentro de un rango específico en el marco de datos B.

Un enfoque para esta tarea implica crear una columna ficticia en ambos marcos de datos, realizando una unión cruzada usando esta columna ficticia y luego filtrar las filas que no cumplen con los criterios de rango. Sin embargo, este método puede ser ineficiente para conjuntos de datos grandes.

Una solución alternativa es utilizar numpy broadcasting, que es una técnica poderosa para realizar operaciones de elementos en matrices. Al convertir las columnas relevantes en los marcos de datos A y B en matrices numpy, podemos aplicar operadores lógicos para comparar el valor A con los valores B_low y B_high para identificar las filas que satisfacen la condición de rango.

import numpy as np

# Convert to numpy arrays
a = A.A_value.values
bh = B.B_high.values
bl = B.B_low.values

# Find intersecting indices
i, j = np.where((a[:, None] >= bl) & (a[:, None] 
Este método ofrece una mayor eficiencia para conjuntos de datos grandes en comparación con el enfoque de columnas ficticias. Además, permite una fácil implementación de uniones izquierda o derecha ajustando la lógica en el paso de transmisión numpy.