Pandas перебирает список фреймов данных для выполнения вычислений ⇐ Python

[Anonymous]

Это связано с другим запросом (Pandas циклически перебирает список фреймов данных (df) для выполнения вычислений, приводит к тому, что на предыдущий df можно ссылаться и использовать для следующего df), но с более конкретными подробностями о том, когда зацикливается список фреймов данных. (dfs), расчет ведется с учетом зависимости между двумя непрерывными dfs.

Требования к расчету: i_f, r_f1, r_f2 и r_f3 в dfs, i_f сравнивается с порогом 0,95 (получить идентификаторы, большие или равные), три r_fs сравниваются с 0,3 (получить идентификаторы, меньшие или равные), четыре сравнения вместе результаты определяют подходящие идентификаторы в первом df, в следующем df делают то же самое, i_f сравнивается с одним и тем же порогом 0,95, однако для трех r_fs подходящие идентификаторы из предыдущего DF сравниваются с 0,3333, другие сравниваются с 0,3, снова вместе определить подходящие идентификаторы в этом df, и так далее для остальной части df в списке.

ниже приведены примеры списка df и ожидаемый результат в df1 для всех идентификаторов: 1,0,1, в df2 для всех идентификаторов: 1,0,1,1,1.
df1 = pd.DataFrame({'ID':[1,2,3], 'i_f':[0.967385562,0.869575345,1], 'r_f1':[0.18878187,0.327355797,0.100753051], 'r_f2':[0.047237449,0.056038276,0.189434048], 'r_f3':[0.095283998,0.2554309,0.138240321]}) df2 = pd.DataFrame({'ID':[1,2,3,4,5], 'i_f':[0,985,1,0,993297332,1,1], 'r_f1':[0.300009355,0.331788473,0.146077926,0.167329833,0.245227094], 'r_f2':[0.152293038,0.06668,0.196683885,0.101269411,0.02493159], 'r_f3':[0.111617815,0.042016,0.175285158,0.085330897,0.238370325]}) df_lst = [df1, df2]`