Oi Robson,
Existe uma forma de fazer isso utilizando o Numpy em conjunto com o Pandas. A função que permite esse truque é a piecewise e podemos dizer que ela permite que criemos uma espécie de join personalizado.
Vamos ao código.
import pandas as pd
import numpy as np
df_produto = pd.DataFrame({
'PRODUTO': ['TVNUMERO1', 'TVNUMERO2', 'TVNUMERO3', 'TVNUMERO4', 'TVNUMERO5', 'TVNUMERO6'],
'PESO': [0.520, 1.560, 0.250, 0.015, 2.000, 0.780]
})
df_produto
Note que eu adicionei algumas informações extras nos seus DataFrames para deixar o funcionamento do código mais claro no nosso exemplo.
df_base = pd.DataFrame([
[0.001, 0.500, 5.00, 8.00, 9.00],
[0.501, 0.750, 7.00, 9.00, 11.00],
[0.751, 1.000, 10.00, 12.00, 13.00],
[1.001, 3.000, 15.00, 18.00, 19.00]
], columns=['PESO INICIAL', 'PESO FINAL', 'VALOR DE FRETE SÃO PAULO', 'VALOR DE FRETE PARANÁ', 'VALOR DE FRETE SANTA CATARINA'])
df_base
pesos_limites = zip(df_base['PESO INICIAL'].values, df_base['PESO FINAL'].values)
condicoes = [
(df_produto.PESO.values >= peso_inicial) & (df_produto.PESO.values <= peso_final) for peso_inicial, peso_final in pesos_limites
]
condicoes
No código acima criamos uma lista de condições onde são testados se cada peso de df_produto está entre os pesos das colunas de referência em df_base. Funciona como lustrado na imagem abaixo:
O próximo passo é utilizar a função piecewise passando como parâmetros um array de ZEROS com a mesma dimensão do DataFrame df_produto, as condições que criamos acima e a coluna do DataFrame df_base que queremos juntar.
Note que coloquei no resultado final as colunas PESO INICIAL e PESO FINAL apenas para você verificar o funcionamento do processo.
df_produto['PESO INICIAL'] = np.piecewise(np.zeros(len(df_produto)), condicoes, df_base['PESO INICIAL'].values)
df_produto['PESO FINAL'] = np.piecewise(np.zeros(len(df_produto)), condicoes, df_base['PESO FINAL'].values)
df_produto['VALOR DE FRETE SÃO PAULO'] = np.piecewise(np.zeros(len(df_produto)), condicoes, df_base['VALOR DE FRETE SÃO PAULO'].values)
df_produto['VALOR DE FRETE PARANÁ'] = np.piecewise(np.zeros(len(df_produto)), condicoes, df_base['VALOR DE FRETE PARANÁ'].values)
df_produto['VALOR DE FRETE SANTA CATARINA'] = np.piecewise(np.zeros(len(df_produto)), condicoes, df_base['VALOR DE FRETE SANTA CATARINA'].values)
df_produto
Espero ter ajudado
