获取等于或最接近列数据框中的最后一个值

Question

我的代码中有一个问题，我在强调要削减的内容。

首先，这是我的数据框列：

In [23]: df['bad_%']

0       0.025
1       0.007
2       0.006
3       0.006
4       0.006
5       0.006
6       0.007
7       0.007
8       0.007
9       0.006
10      0.006
11      0.009
12      0.009
13      0.009
14      0.008
15      0.008
16      0.008
17      0.012
18      0.012
19      0.05
20      0.05
21      0.05
22      0.05
23      0.05
24      0.05
25      0.05
26      0.05
27      0.062
28      0.062
29      0.061

5143    0.166
5144    0.166
5145    0.166
5146    0.167
5147    0.167
5148    0.167
5149    0.167
5150    0.167
5151    0.05
5152    0.167
5153    0.167
5154    0.167
5155    0.167
5156    0.051
5157    0.052
5158    0.161
5159    0.149
5160    0.168
5161    0.168
5162    0.168
5163    0.168
5164    0.168
5165    0.168
5166    0.168
5167    0.168
5168    0.049
5169    0.168
5170    0.168
5171    0.168
5172    0.168
Name: bad%, Length: 5173, dtype: float64

我使用此代码检测到等于或最接近0.05的值（在CONSOLE上引入的值）

    error = 100                     #Margin of error
    valuesA = []                    #array to save data  
    pointCut=0                      #identify cut point
    for index, row in df.iterrows():
        if(abs(row['bad%'] - a) <= error):
            valuesA = row
            error = abs(row['bad%'] - a)         
            #Variable "a" introduced by console, in this case is "0.05"
            pointCut = index

此代码索引5151返回值“0.05”，在第一种情况下看起来不错，因为“0.05”索引“5151”是去年“0.05”。

Out [27]: 
5151    0.05

但是我的目标是获得等于或最接近 “ 0.05”的 列中的最后一个值 ，在这种情况下，该值对应于索引“ 5168”中的“ 0.049 ” ，我需要获得该值。

是否存在允许这样做的算法？ 任何解决方案或建议？ 提前致谢。

Answer 1

如果存在的解决方案至少具有一个价值：

使用[::-1]表示从后面的交换值，并使用idxmax作为最后匹配的索引值：

a = 0.05
s = df['bad%']

b = s[[(s[::-1] <= a).idxmax()]]
print (b)
5168    0.049

要么：

b = s[(s <= a)].iloc[[-1]]
print (b)
5168    0.049
Name: bad%, dtype: float64

---

如果值不存在，则解决方案也可以工作-空Series产生：

a = 0.05
s = df['bad%']
m1 = (s <= a)
m2 = m1[::-1].cumsum().eq(1)

b = s[m1 & m2]
print (b)
5168    0.049
Name: bad%, dtype: float64

样本数据 ：

df = pd.DataFrame({'bad%': {5146: 0.16699999999999998, 5147: 0.16699999999999998, 5148: 0.16699999999999998, 5149: 0.049, 5150: 0.16699999999999998, 5151: 0.05, 5152: 0.16699999999999998, 5167: 0.168, 5168: 0.049, 5169: 0.168}})