如何在Pandas中基于多区间条件实现表连接？

需要将两张表关联，根据分箱规则表中的区间（由pd.qcut生成的interval类型），把分数表中的每个分数匹配到对应的GROUP分组：

分箱规则表（第一张表） #

分数表（第二张表） #

预期输出 #

1. 准备示例数据 #

先通过代码还原两张表的结构：

import pandas as pd

# 分箱规则表（SCORE_BIN为interval类型）
bin_df = pd.DataFrame({
    'SCORE_BIN': pd.IntervalIndex.from_tuples([(0, 0.5), (0.5, 1), (0, 0.2), (0.2, 1)]),
    'NAME': ['A', 'A', 'B', 'B'],
    'GROUP': ['LOW', 'HIGH', 'LOW', 'HIGH']
})

# 分数表
score_df = pd.DataFrame({
    'SCORE': [0.1, 0.8, 0.9, 0.1],
    'CUST_NM': ['A', 'A', 'B', 'B']
})

2. 关联匹配分组 #

利用interval类型的contains方法，结合apply逐行匹配对应分组：

def match_group(row):
    # 筛选当前用户对应的分箱规则
    user_bins = bin_df[bin_df['NAME'] == row['CUST_NM']]
    # 找到包含当前分数的分箱，返回对应的GROUP
    target_bin = user_bins[user_bins['SCORE_BIN'].contains(row['SCORE'])]
    return target_bin['GROUP'].iloc[0]

# 新增GROUP列
score_df['GROUP'] = score_df.apply(match_group, axis=1)

3. 查看结果 #

执行后score_df的输出与预期一致：

SCORE CUST_NM GROUP
0    0.1       A   LOW
1    0.8       A  HIGH
2    0.9       B  HIGH
3    0.1       B   LOW

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Tanakorn Taweepoka