在两个熊猫数据框中按值查找接近的行而不进行迭代答案

【问题标题】：Finding close rows by values in two pandas dataframes without iterating在两个熊猫数据框中按值查找接近的行而不进行迭代
【发布时间】：2014-11-07 15:01:19
【问题描述】：

假设我有两个数据框，df1 和 df2，我想做以下事情：

for i, row in df1.iterrows():
    lines = df2[(df2['A'] - row['A']).abs() < threshold]
    arr.extend(lines.values)

这种方式效率极低，不进行行迭代怎么办？我知道我可以使用 Cython 改进迭代，但我想避免它。

【问题讨论】：

【解决方案1】：

如果df1 和df2 共享一个索引，那么您可以创建一个布尔掩码，然后通过它索引df2。

mask = (df2.A - df1.A.abs()) < threshold
arr = df2[mask]

【讨论】：