पांडा में रेंज से जुड़ें

पांडा का उपयोग करके डेटा हेरफेर में, एक सामान्य कार्य रेंज की स्थिति के आधार पर दो डेटाफ्रेम को मर्ज करना है। इसमें डेटाफ़्रेम ए में पंक्तियों की पहचान करना शामिल है जहां एक विशिष्ट कॉलम में मान डेटाफ़्रेम बी में एक निर्दिष्ट सीमा के भीतर होते हैं।

इस कार्य के लिए एक दृष्टिकोण में दोनों डेटाफ़्रेम में एक डमी कॉलम बनाना, क्रॉस-जॉइन का उपयोग करना शामिल है यह डमी कॉलम, और फिर उन पंक्तियों को फ़िल्टर करना जो श्रेणी मानदंडों को पूरा नहीं करती हैं। हालाँकि, यह विधि बड़े डेटासेट के लिए अक्षम हो सकती है।

एक वैकल्पिक समाधान सुन्न प्रसारण का उपयोग करना है, जो सरणियों पर तत्व-वार संचालन करने के लिए एक शक्तिशाली तकनीक है। डेटाफ्रेम ए और बी में संबंधित कॉलम को संख्यात्मक सरणी में परिवर्तित करके, हम श्रेणी की स्थिति को पूरा करने वाली पंक्तियों की पहचान करने के लिए A_value की B_low और B_high मानों से तुलना करने के लिए तार्किक ऑपरेटरों को लागू कर सकते हैं।

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] 
यह विधि डमी कॉलम दृष्टिकोण की तुलना में बड़े डेटासेट के लिए अधिक दक्षता प्रदान करती है। इसके अतिरिक्त, यह सुन्न प्रसारण चरण में तर्क को समायोजित करके बाएँ या दाएँ जुड़ाव के आसान कार्यान्वयन की अनुमति देता है।