Значение соответствия python в пределах допуска

Я пытаюсь сопоставить значения из столбца в фрейме данных, используя значения из другого столбца в пределах значения допуска. У меня есть 2 кадра данных:

                               Dp  y_escape_ave(m)
0    [Series 1 at injection 12 1]        -0.015850
1    [Series 2 at injection 03 1]        -0.037345
2    [Series 1 at injection 06 1]        -0.037497
3    [Series 4 at injection 18 1]        -0.012622
4    [Series 5 at injection 21 1]              NaN
5    [Series 6 at injection 24 1]        -0.008801
6    [Series 7 at injection 27 1]        -0.008711

        v(m/s)      y(m)
0     0.000001 -0.007100
1     0.000001 -0.007131
2     0.000001 -0.007161
3     0.000001 -0.007192
4    60.012138 -0.007223
..         ...       ...
917  26.700808 -0.037577
918  26.764549 -0.037608
919  26.833567 -0.037639
920  26.889654 -0.037669
921  26.371773 -0.037700

Я пытаюсь приблизительно сопоставить значения y_escape_ave из первого фрейма данных (в пределах некоторого допуска - y_tol) со значениями столбца y(m) второго фрейма данных, а затем добавить соответствующее значение из столбца v(m/s) в значение y_escape_ave(m). Я думал сделать что-то похожее на метод Excels INDEX(MATCH;;-1), но я не могу заставить его работать.

Мой код до сих пор:

vel_escape = []
vel_escape_temp = [[] for j in range(0,len(df_results.index)-1)]

for i in range(0, len(df_results.index)-1):
    for ii in range(0, len(df_vel_filt.index)-1):
        if df_results["y_escape_ave(m)"][i] == "":
            continue
        else:
            if abs(abs(df_results["y_escape_ave(m)"][i]) - abs(df_vel_filt["y(m)"][ii])) < y_tol:
                vel_escape_temp[i].append(df_vel_filt["v(m/s)"][ii])
    if len(vel_escape_temp[i]) <= 1:
        vel_escape.append(vel_escape_temp[i][0])
    else:
        vel_escape.append(statistics.mean(vel_escape_temp[i]))

Может, есть более простой способ?