我正在努力解决这个问题。我有一个看起来像这样的熊猫数组
delta_n column_1 ...
0 10 10 ...
1 20 0
2 30 0
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
现在我有一个数字,假设我搜索delta_n=20.5并且我想选择最接近 delta_n 数字的行。
我的输出应该是:
1 20 0
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
我试过了,df.loc[20.5]但因为它不在 pd 数据框中,所以它不起作用。
谢谢,R
jez*_*ael 11
减去值 by sub,得到绝对值 by abs,找到具有最小值的索引 byidxmin和最后选择 by loc:
idx = df['delta_n'].sub(delta_n).abs().idxmin()
#added double [[]] for one row DataFrame
df1 = df.loc[[idx]]
print (df1)
delta_n column_1
1 20 0
#output Series with one []
s = df.loc[idx]
print (s)
delta_n 20
column_1 0
Name: 1, dtype: int64
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详情:
print (df['delta_n'].sub(delta_n))
0 -10.5
1 -0.5
2 9.5
Name: delta_n, dtype: float64
print (df['delta_n'].sub(delta_n).abs())
0 10.5
1 0.5
2 9.5
Name: delta_n, dtype: float64
print (df['delta_n'].sub(delta_n).abs().idxmin())
1
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位置 bynumpy.argmin和selection by 的另一个 numpy 解决方案iloc:
pos = df['delta_n'].sub(delta_n).abs().values.argmin()
print (pos)
1
df1 = df.loc[[pos]]
print (df1)
delta_n column_1
1 20 0
s = df.loc[pos]
print (s)
delta_n 20
column_1 0
Name: 1, dtype: int64
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