在每行中查找最接近的列值- pandas

在pandas中，可以使用idxmin()函数来查找每行中最接近的列值。

idxmin()函数返回每行中最小值所在的列索引。如果有多个最小值，它将返回第一个最小值所在的列索引。

以下是使用idxmin()函数在每行中查找最接近的列值的示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [6, 7, 8, 9, 10],
        'C': [11, 12, 13, 14, 15]}
df = pd.DataFrame(data)

# 创建一个目标列值
target_value = 7

# 计算每行中最接近目标列值的列索引
closest_column = df.sub(target_value).abs().idxmin(axis=1)

print(closest_column)

输出结果为：

0    B
1    B
2    B
3    B
4    B
dtype: object

在这个示例中，我们创建了一个包含3列的DataFrame，并指定了一个目标列值为7。然后，我们使用sub()函数计算每个元素与目标列值的差值，再使用abs()函数取绝对值，最后使用idxmin()函数找到每行中最小值所在的列索引。最终，我们得到了一个Series对象，其中包含了每行中最接近目标列值的列索引。

请注意，这只是一个示例代码，实际应用中可能需要根据具体需求进行适当的修改和调整。