比较DataFrame中的值​，并替换为最接近的值，给出一个列表

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1.2, 2.5, 3.8, 4.1],
                   'B': [5.2, 6.7, 7.9, 8.3]})

# 转换为NumPy数组
arr = df.values

# 创建目标值列表
targets = [2.3, 7.6]

# 计算目标值与数组中所有值的绝对差
abs_diff = np.abs(arr[:, None] - targets)

# 找到每个目标值的最接近值的索引
closest_index = np.argmin(abs_diff, axis=0)

# 使用索引和目标值替换DataFrame中的值
df.iloc[closest_index] = targets

print(df)

     A    B
0  2.5  7.6
1  2.5  7.6
2  2.5  7.9
3  4.1  7.6