найти > 25 между двумя числами с условием [закрыто]

Это звучит как домашнее задание. Вы можете использовать это как отправную точку:

input = """s.no   value    date
0      55       04/12/18
1      90       04/12/18 
2      85       04/12/18
3      71       04/12/18
4      53       04/12/18
5      89       05/12/18
6      76       05/12/18
7      69       05/12/18
8      58       05/12/18
9      75       06/12/18
"""

value_start_pos = 8 - 1
date_start_pos = 17 - 1

for line in input.splitlines():
    sno = line[:value_start_pos].rstrip()
    value = line[value_start_pos:date_start_pos].rstrip()
    date = line[date_start_pos:].rstrip()

    print("sno: {}".format(sno))
    print("Date: {}".format(date))
    print("Value: {}".format(value))

Итак, оставшиеся для вас задачи:

1. Пропустить строку заголовка (это добавление 4 символов к приведенному выше)
2. Разобрать даты для сравнения (требуется один импорт + вызов)
3. Отфильтровать даты, которые не соответствуют критериям (использовать тот же импорт, что и выше)
4. Отформатировать вывод данные (см. Aligning the text and specifying a width: в https://docs.python.org/3.7/library/string.html#format-string-syntax или для Python 2: https: // docs). .python.org / 2 / library / string.html # format-string-syntax )

Звучит как забавное начальное задание, наслаждайтесь!

Это может быть чем-то вроде обходного пути, но вы можете попробовать это.

Вы можете начать с slicing ваших фреймов данных:

t_slice = slice('2018-12-04','2018-12-06')

df1_a = df1[t_slice]
df2_a = df2[t_slice]

Затем отфильтровать по вашим условиям:

df1_b = df1_a[df1_a.value <= 75]
df2_b = df2_a[df2_a.value <= 75]

Затем вы можете concatenate два фрейма данных:

df3 = pd.concat(df1_b,df2_b)