我有两个Pandas数据框，一个很大（30000+行），一个很小（100+行）。
dfA类似于：
X Y ONSET_TIME COLOUR
0 104 78 1083 6
1 172 78 1083 16
2 240 78 1083 15
3 308 78 1083 8
4 376 78 1083 8
5 444 78 1083 14
6 512 78 1083 14
... ... ... ... ...
dfB类似于：
TIME X Y
0 7 512 350
1 1722 512 214
2 1906 376 214
3 2095 376 146
4 2234 308 78
5 2406 172 146
... ... ... ...
我要为dfB中的每一行找到dfA中的行，其中X AND Y列的值相等，并且这是dfB ['TIME']的值大于dfA ['的第一行ONSET_TIME']并为此行返回dfA ['COLOUR']的值。
dfA表示显示器的刷新，其中X和Y是显示器上项目的坐标，因此对于每个不同的ONSET_TIME重复其自身（每个ONSET_TIME值有108对coodinates）。
将有多个行，两个数据帧中的X和Y相等，但是我也需要与时间匹配的行。
我已经使用for循环和if语句来完成此操作，只是为了看看可以完成该操作，但是显然，鉴于数据帧的大小，这需要很长时间。
for s in range(0, len(dfA)):
for r in range(0, len(dfB)):
if (dfB.iloc[r,1] == dfA.iloc[s,0]) and (dfB.iloc[r,2] == dfA.iloc[s,1]) and (dfA.iloc[s,2] <= dfB.iloc[r,0] < dfA.iloc[s+108,2]):
return dfA.iloc[s,3]
可能有一种更有效的方法来执行此操作，但是这里的方法没有那些慢的for循环：
import pandas as pd
dfB = pd.DataFrame({'X':[1,2,3],'Y':[1,2,3], 'Time':[10,20,30]})
dfA = pd.DataFrame({'X':[1,1,2,2,2,3],'Y':[1,1,2,2,2,3], 'ONSET_TIME':[5,7,9,16,22,28],'COLOR': ['Red','Blue','Blue','red','Green','Orange']})
#create one single table
mergeDf = pd.merge(dfA, dfB, left_on = ['X','Y'], right_on = ['X','Y'])
#remove rows where time is less than onset time
filteredDf = mergeDf[mergeDf['ONSET_TIME'] < mergeDf['Time']]
#take min time (closest to onset time)
groupedDf = filteredDf.groupby(['X','Y']).max()
print filteredDf
COLOR ONSET_TIME X Y Time
0 Red 5 1 1 10
1 Blue 7 1 1 10
2 Blue 9 2 2 20
3 red 16 2 2 20
5 Orange 28 3 3 30
print groupedDf
COLOR ONSET_TIME Time
X Y
1 1 Red 7 10
2 2 red 16 20
3 3 Orange 28 30
基本思想是合并两个表，这样您就可以将一个表中的时间在一起。然后，我筛选了最大的记录（最接近dfB上的时间）。如果您对此有疑问，请告诉我。
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