相当于SQL non-equi JOIN的Pandas
因此，我有两个要合并在一起的数据框。
我要合并3列，其中2列很容易。
joined_df = pd.merge(df1, df2, how='left', on=['name', 'city'])
我希望这是使用第三列，但这将是一个比较，如下所示：
joined_df = pd.merge(df1, df2, how='left',
on=['name', 'city', 'df1.year' >= 'df2.year_min'])
不知道正确的语法在这里。
如果是SQL，对我来说将很容易。
SELECT * FROM df1
JOIN df2 on (df1.name = df2.name and df1.year = df2.year and df1.year > df2.year_min)
有帮助吗？
问题答案：
熊猫merge只支持等联接。您需要添加第二步来过滤结果，如下所示：
joined_df = df1.merge(df2, how='left', on=['name', 'city'])
joined_df = joined_df[joined_df.year > joined_df.year_min]
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