这是一个使用merge的左连接作业。
首先，将df2中的相关开始日期和结束日期添加到df1中的每个日期。其次，构造指示符变量，如果日期在间隔内，则为该变量赋值1，否则赋值0。

from io import StringIO
import pandas as pd
import numpy as np

# setup df1
data = StringIO("""
ID;Date
1;2022-02-01
1;2022-02-02
1;2022-02-03
1;2022-02-04
1;2022-02-05
1;2022-02-06
1;2022-02-07
2;2022-02-01
2;2022-02-02
2;2022-02-03
2;2022-02-04
2;2022-02-05
2;2022-02-06
2;2022-02-07
2;2022-02-08
"""
)
df1 = pd.read_csv(data, sep=";")
df1['Date'] = pd.to_datetime(df1['Date'])

# setup df2
data = StringIO("""
ID;Start;End
1;2022-02-02;2022-02-04
2;2022-02-04;2022-02-06
"""
)
df2 = pd.read_csv(data, sep=";")
df2['Start'] = pd.to_datetime(df2['Start'])
df2['End'] = pd.to_datetime(df2['End'])

# merge interval from df2 to dates in df1
df3 = df1.merge(
    df2,
    on='ID',
    how='left'
)

# create indicator variable
df3['indicator'] = np.where(
    (df3['Date']>=df3['Start'])&(df3['Date']<=df3['End']),
    1,
    0
)

要匹配所需的结果，现在可以删除日期超出间隔的行的开始日期和结束日期

df3.loc[df3['indicator']==0,['Start','End']] = pd.NaT

结果是：

ID       Date      Start        End  indicator
0    1 2022-02-01        NaT        NaT          0
1    1 2022-02-02 2022-02-02 2022-02-04          1
2    1 2022-02-03 2022-02-02 2022-02-04          1
3    1 2022-02-04 2022-02-02 2022-02-04          1
4    1 2022-02-05        NaT        NaT          0
5    1 2022-02-06        NaT        NaT          0
6    1 2022-02-07        NaT        NaT          0
7    2 2022-02-01        NaT        NaT          0
8    2 2022-02-02        NaT        NaT          0
9    2 2022-02-03        NaT        NaT          0
10   2 2022-02-04 2022-02-04 2022-02-06          1
11   2 2022-02-05 2022-02-04 2022-02-06          1
12   2 2022-02-06 2022-02-04 2022-02-06          1
13   2 2022-02-07        NaT        NaT          0
14   2 2022-02-08        NaT        NaT          0

• • 对已编辑问题的答复**

因为您需要能够将每个日期与所有间隔进行比较（以ID为条件），所以我认为这是可以采用的方法，但是，您可以选择减少生成的 Dataframe 。
您没有指定它应该是什么样子的。我可以想象以下内容适合您的情况：（1）如果至少有一个间隔包含该日期，则保留所有间隔。（2）如果没有这样的间隔，则仅保留一行，其中间隔的日期缺失，指示器的值为0。
如果是这样，那么在将上述代码应用于（新的）原始数据之后，执行以下命令

df3.groupby(['ID','Date'])[['Start','End','indicator']].apply(lambda x: x[x['indicator']==1] if x['indicator'].sum()>0 else pd.DataFrame([[pd.NaT,pd.NaT,0]], columns=x.columns))

生成的 Dataframe ：

Start        End  indicator
ID Date                                          
1  2022-02-01 0         NaT        NaT          0
   2022-02-02 2  2022-02-02 2022-02-04          1
   2022-02-03 4  2022-02-02 2022-02-04          1
   2022-02-04 6  2022-02-02 2022-02-04          1
   2022-02-05 0         NaT        NaT          0
   2022-02-06 11 2022-02-06 2022-02-07          1
   2022-02-07 13 2022-02-06 2022-02-07          1
2  2022-02-01 0         NaT        NaT          0
   2022-02-02 0         NaT        NaT          0
   2022-02-03 0         NaT        NaT          0
   2022-02-04 17 2022-02-04 2022-02-06          1
   2022-02-05 18 2022-02-04 2022-02-06          1
   2022-02-06 19 2022-02-04 2022-02-06          1
   2022-02-07 0         NaT        NaT          0
   2022-02-08 0         NaT        NaT          0

如果有内存限制，可以在df1的块中顺序执行代码，然后将结果附加到初始化的 Dataframe 或列表中。