获得价值指数(有条件)
获得价值指数(有条件)
提问于 2019-02-21 23:47:48
我尝试了不同的选项，但我总是返回到.get_loc函数。我得到了一个大数据框架，需要找到值nearest或backfill的行索引。df看起来如下所示：
Date Product Price
0 1/1 NEG 3
1 1/1 NEG 3.3
2 1/1 NEG 5.1
3 1/1 POS 1.4
4 1/1 POS 3.7
5 1/1 POS 3.9
6 1/1 POS 4.6
7 1/2 NEG 1.2
8 ... ... ...df.columns.get_loc('Price')给我列'Price‘的索引2，但是我需要一个特殊的逐行索引('Date’和'Product')，例如：
df.loc[(df)['Date']=='1/1' & (df['Product']=='NEG')]
现在，搜索Price == 3.4：
pd.Index(df.Price).get_loc(3.4, 'nearest')
这将给我index=1，但它不能工作，因为数据太大，有多个'3.4‘。
是否有任何方法可以在某些条件下搜索最近的值，如上面所述？
回答 1
Stack Overflow用户
发布于 2019-02-22 09:41:53
欢迎来到斯塔克溢流！
我不喜欢使用.get_loc()，所以这里有一个替代方法来获得您想要的东西。
import pandas as pd
num = 3.4
# New dataframe fit_criteria for conditions (df['Date']=='1/1') & (df['Product']=='NEG')
fit_criteria = df.loc[(df['Date']=='1/1') & (df['Product']=='NEG')]
# Find absolute difference between values in price column and num. Find the index of
# the smallest difference using .idxmin()
nearest_to_num = (fit_criteria['Price']-num).abs().idxmin()
# Final result is the index of nearest number to num
nearest_to_num如果注释不够，下面将对所发生的事情做一个更详细的解释：
- 首先，我们定义了我们希望找到的与num = 3.4最接近的数。
- 接下来，通过将
Date = 1/1和Product = Neg作为条件在.loc[]中传递，我们创建了一个符合.loc[]和Product = Neg标准的数据。 fit_criteria =df.loc[(df‘’Date‘=’1/1‘)&(df’积‘=’NEG‘)] - 然后，我们生成
num与列price中的值之间绝对差异的数据。最后，使用.idxmin()方法返回第一个最小值的索引。 nearest_to_num =(fit_criteria‘’Price‘-num).abs().idxmin() - 在所有这些的末尾，
nearest_to_num有一个1值，对应于您想要的行的索引。
请注意，此方法不考虑与num相同的多个值。我希望这能充分回答你的问题，但如果你需要更多的细节或澄清，请随时通知我。
参考资料：How do I find the closest values in a Pandas series to an input number?
页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/54817993
复制相关文章
相似问题
腾讯云开发者
