[英]Finding index of a closest value from another dataframe
我有两个数据框,用于测量仪器的两个属性,其中深度对于特定dz而言是偏移的。 请注意,以下示例已大大简化。
df1 = pd.DataFrame({'depth_1': [0.936250, 0.959990, 0.978864, 0.991288, 1.023876, 1.045801, 1.062768, 1.077090, 1.101248, 1.129754, 1.147458, 1.160193, 1.191206, 1.218595, 1.256964] })
df2 = pd.DataFrame({'depth_2': [0.620250, 0.643990, 0.662864, 0.675288, 0.707876, 0.729801, 0.746768, 0.761090, 0.785248, 0.813754, 0.831458, 0.844193, 0.875206, 0.902595, 0.940964 ] })
如何获取最接近df2.depth_2
的第一个元素的df1.depth_1
?
将reindex
与nearest
方法一起使用
df2.reset_index().set_index('depth_2').reindex(df1.depth_1,method = 'nearest')['index'].unique()
Out[265]: array([14], dtype=int64)
您可以使用pandas merge_asof
函数(如果不在现实生活中,则需要先订购数据)
df1 = df1.sort_values(by='depth_1')
df2 = df2.sort_values(by='depth_2')
pd.merge_asof(df1, df2.reset_index(), left_on="depth_1", right_on="depth_2", direction="nearest")
如果您只是想要df1中的第一个值,则可以在第一行进行连接:
df2 = df2.sort_values(by='depth_2')
pd.merge_asof(df1.head(1), df2.reset_index(), left_on="depth_1", right_on="depth_2", direction="nearest")
获取df2
所有元素与df1
第一个元素之间的绝对差,然后获取其索引:
import pandas as pd
import numpy as np
def get_closest(df1, df2, idx):
abs_diff = np.array([abs(df1['depth_1'][idx]-item) for item in df2['depth_2']])
return abs_diff.argmin()
df1 = pd.DataFrame({'depth_1': [0.936250, 0.959990, 0.978864, 0.991288, 1.023876, 1.045801, 1.062768, 1.077090, 1.101248, 1.129754, 1.147458, 1.160193, 1.191206, 1.218595, 1.256964] })
df2 = pd.DataFrame({'depth_2': [0.620250, 0.643990, 0.662864, 0.675288, 0.707876, 0.729801, 0.746768, 0.761090, 0.785248, 0.813754, 0.831458, 0.844193, 0.875206, 0.902595, 0.940964 ] })
get_closest(df1,df2,0)
输出:
14
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