通过 pandas 坐标数据框查找单元格中的点

我必须通过两个 pandas 数据框找到哪些点位于方形单元格网格内，给定点坐标和单元格边界坐标。 我正在打电话dfc包含代码和单元格边界坐标的数据框（我简化了问题，在实际分析中我有一个大网格，其中包含地理点和大量要检查的点）：

Code,minx,miny,maxx,maxy
01,0.0,0.0,2.0,2.0
02,2.0,2.0,3.0,3.0

and dfp包含 Id 和点坐标的数据框：

Id,x,y
0,1.5,1.5
1,1.1,1.1
2,2.2,2.2
3,1.3,1.3
4,3.4,1.4
5,2.0,1.5

现在我想执行搜索，在 dfc 数据框中返回该点所在网格的新列（称为“GridCode”）。单元格应该是完美的正方形，因此我想通过以下方式执行分析：

a = np.where(
            (dfp['x'] > dfc['minx']) &
            (dfp['x'] < dfc['maxx']) &
            (dfp['y'] > dfc['miny']) &
            (dfp['y'] < dfc['maxy']),
            r2['Code'],
            'na')

避免数据帧上的多个循环。数据帧的长度不相同。生成的数据框应如下所示：

   Id    x    y GridCode
0   0  1.5  1.5   01
1   1  1.1  1.1   01
2   2  2.2  2.2   02
3   3  1.3  1.3   01
4   4  3.4  1.4   na
5   5  2.0  1.5   na

在此先感谢您的帮助！

可能是更好的方法，但由于这已经存在了一段时间了..

使用 Pandas 布尔索引来过滤 dfc 数据框而不是 np.where()

def findGrid(dfp):  
    c = dfc[(dfp['x'] > dfc['minx']) &
            (dfp['x'] < dfc['maxx']) &
            (dfp['y'] > dfc['miny']) &
            (dfp['y'] < dfc['maxy'])].Code

    if len(c) == 0:        
        return None
    else:        
        return c.iat[0]

然后使用 pandas apply() 函数

dfp['GridCode'] = dfp.apply(findGrid,axis=1)

会产生这个

    Id  x   y   GridCode
0   0   1.5 1.5 1
1   1   1.1 1.1 1
2   2   2.2 2.2 2
3   3   1.3 1.3 1
4   4   3.4 1.4 NaN
5   5   2.0 1.5 NaN