我有两个dataframe：

section_headers =
   start_sect_  end_sect_
0            0         50
1          121        139
2          221        270

sentences =
    start_sent_  end_sent_
0             0         50
1            56         76
2            77         85
3            88        111
4           114        120
5           121        139
6           221        270

我正在尝试合并属于每个section_header下的sentences...
当句子的start_sent_大于或等于section_header的start_sect_并且小于或等于下一个section_header的start_sect_时，句子属于section_header下，等等。
考虑到这一点，我想要的输出是：

merge =
        start_sent_  end_sent_     start_sect_
    0             0         50               0
    1            56         76               0
    2            77         85               0
    3            88        111               0
    4           114        120               0
    5           121        139               121
    6           221        270               221

我最初将其转换为字典，然后根据条件创建一个新的 Dataframe ，但我处理的数据量非常大，并且需要永远迭代记录。
我正在尝试设计一种方法，不必迭代这些记录来合并数据。我在这里尝试了广播方法Solution 2: Numpy Solution for large dataset，但是由于这种方法不允许索引数组，所以它不起作用。否则，它对我拥有的另外两个合并用例工作得很好。