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<分区>
我在 pandas 中有两个表:
df1:包含 15 万用户的用户 ID 和 IP_地址。
|---------------|---------------|
| User_ID | IP_Address |
|---------------|---------------|
| U1 | 732758368.8 |
| U2 | 350311387.9 |
| U3 | 2621473820 |
|---------------|---------------|
df2:包含IP地址范围和所属国家，139K条记录
|---------------|-----------------|------------------|
| Country | Lower_Bound_IP | Upper_Bound_IP |
|---------------|-----------------|------------------|
| Australia | 1023787008 | 1023791103 |
| USA | 3638734848 | 3638738943 |
| Australia | 3224798976 | 3224799231 |
| Poland | 1539721728 | 1539721983 |
|---------------|-----------------|------------------|
我的目标是在 df1 中创建一个国家/地区列，使 df1 的 IP_Address 位于 df2 中该国家/地区的 Lower_Bound_IP 和 Upper_Bound_IP 范围之间。
|---------------|---------------|---------------|
| User_ID | IP_Address | Country |
|---------------|---------------|---------------|
| U1 | 732758368.8 | Indonesia |
| U2 | 350311387.9 | Australia |
| U3 | 2621473820 | Albania |
|---------------|---------------|---------------|
我的第一个方法是对两个表进行交叉连接(笛卡尔积)，然后过滤到相关记录。但是，使用 pandas.merge() 进行交叉连接是不可行的，因为它将创建 210 亿条记录。代码每次都崩溃。您能否提出一个可行的替代解决方案？
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