基于使用Python/ panda的部分日期交集从数据流中查找值

我有两个包含熊猫日期范围的数据框。

df1:
        Year                              Range
0 2017-03-01  [2017-03-01, 2018-06-30 23:59:59]

df2:
        Text                              Range
0 lorel ipsum [2017-07-01, 2017-07-01 06:00:00]

如果来自df2的行中的范围与df1中的范围重叠，我想将来自df2的文本带入df1。预期结果:

df1
        Year                              Range  Text
0 2017-03-01  [2017-03-01, 2018-06-30 23:59:59]  lorel ipsum

我目前使用的是iterrows()，它不是performant。 我知道我可以做这样的事情使用归并然后过滤，然而，我寻找的解决方案更像这样(如果可能的话):

myt=df2.loc[0,'Range']
df1.loc[df1['Range'].overlaps(myt)])

我意识到我刚才提供的语法是不正确的。aps不需要一个系列，但是，我正在寻找某种“查找”函数，它将返回值时，重叠是“真”。 例如，这是可行的，但我需要能够应用它的系列没有迭代:

print(df1.loc[0,'Range'].overlaps(myt))

我在堆栈中查看过的许多其他资源似乎都使用区间索引和其他模块/库。似乎应该有一种更简洁的方法来使用panda函数来实现这一点。 问题来源StackOverflow 地址：/questions/59381563/lookup-values-from-a-dataframe-based-on-partial-date-intersection-using-python-p