python - 确定列值是否在基于另一列的条件范围之间

Question

我有一个如下所示的数据框:

    data = np.array([[5, 'red', 2,6, 8, 10],
                 [11, 'red', 3,9,6,15],
                 [8, 'blue', 0, 3, 5, 10],
                 [2, 'blue', 1, 2, 3, 4]])
    df = pd.DataFrame(data, columns = ['A','B','red_lower', 'red_upper', 'blue_lower', 'blue_upper'])

    A     B red_lower red_upper blue_lower blue_upper
0   5   red         2         6          8         10
1  11   red         3         9          6         15
2   8  blue         0         3          5         10
3   2  blue         1         2          3          4

我想创建一个额外的列，告诉我列 A 中的值是否在列 B 中给定的颜色范围内。例如，在第 0 行中，由于 5 指定为红色，我将检查 5 是否在 2 和 6 之间。是的，所以我将新列的值为 1。

期望的结果:

    A    B   red_lower red_upper blue_lower blue_upper in_range
0   5   red         2         6          8         10        1
1  11   red         3         9          6         15        0
2   8  blue         0         3          5         10        1
3   2  blue         1         2          3          4        0

我尝试编写一个循环，但出现了很多系列错误。我真的不想拆分数据框(按颜色)，但也许这就是要走的路？ (在我的实际数据框中，有六种不同的“颜色”，而不仅仅是两种)。

谢谢!

编辑:如果我们有额外的列，则奖励告诉我该值是高于还是低于范围!例如，在第 1 行中，11 超出范围，因此过高。表格应该是这样的:

    A     B red_lower red_upper blue_lower blue_upper in_range
0   5   red         2         6          8         10   inside
1  11   red         3         9          6         15    above
2   8  blue         0         3          5         10   inside
3   2  blue         1         2          3          4    below

Answer 1

这里是使用groupby拆分定义的df和大部分步骤，这意味着你不需要每次都输入不同的颜色

l=[]
for name,x  in df.groupby('B',sort=False):
    s1=(x.A >= x.filter(like=name).iloc[:, 0]) & (x.A <= x.filter(like=name).iloc[:, 1])
    s2=x.A<x.filter(like=name).iloc[:, 0]
    l.extend(np.select([s1,s2],['inside','below'],default='above').tolist())

df['in_range']=l
df
Out[64]: 
    A     B  red_lower  red_upper  blue_lower  blue_upper in_range
0   5   red          2          6           8          10   inside
1  11   red          3          9           6          15    above
2   8  blue          0          3           5          10   inside
3   2  blue          1          2           3           4    below