不同数据帧之间的条件答案

【问题标题】：Conditions among different dataframes不同数据帧之间的条件
【发布时间】：2018-03-31 03:03:07
【问题描述】：

            A   B    C
0  2002-01-13  18  120
1  2002-01-13   7  150
2  2002-01-13  11  130
3  2002-01-13  26  140
4  2002-01-14  13  180
5  2002-01-14  25  165
6  2002-01-14   9  150
7  2002-01-14   4  190

我有这个df。

我应用此代码：

df2 = df.loc[df['B'].sub(10).abs().groupby(df['A']).idxmin()]

导致df2:

            A   B    C
2  2002-01-13  11  130
6  2002-01-14   9  150

现在我想创建一个新的 df3，在 df 中选择满足下一个条件的行，每个 A 组：

df["C"] = df2["C"] + 20（对于2002-01-13 组，130 + 20 = 150）。
如果在满足df["C"] = df2["C"] + 20 的df 行中不存在，则取第一个较低的值（在2002-01-14 组的情况下，150 + 20 = 170。由于 170 不存在，请选择下一个较低，表示 165）。

df3 输出应该是：

            A   B    C
1  2002-01-13   7  150
5  2002-01-14  25  165

【问题讨论】：

标签： python pandas conditional

【解决方案1】：

您可以使用merge_asof

pd.merge_asof(df1.sort_values('C'),df2.assign(C=df.C+20).sort_values('C'),on='C',by='A',direction ='forward').dropna().drop_duplicates('A',keep='last')
Out[553]: 
            A  B_x    C   B_y
3  2002-01-13    7  150  11.0
5  2002-01-14   25  165   9.0

更新

pd.merge_asof(df1.sort_values('C').reset_index(),df2.assign(C=df2.C+20).sort_values('C'),on='C',by='A',direction ='forward').dropna().drop_duplicates('A',keep='last').set_index('index')
Out[606]: 
                A  B_x    C   B_y
index                            
1      2002-01-13    7  150  11.0
5      2002-01-14   25  165   9.0

【讨论】：

对不起，我不小心重复了问题。无论如何，我想要 df3 输出，例如我写的：第 1 和 5 行，而不是 3 和 5
@Tie_24 所以索引很重要？
是的，在这种情况下很重要
@Tie_24 这很容易实现

【解决方案2】：

使用 lambda 和 if 语句。用于获取索引然后提取值。如果 +20 不匹配，则取 C+20 以下的最大值。

复制示例的完整代码和改进：

将熊猫导入为 pd

# build op data frame
df = pd.DataFrame(columns=['A', 'B', 'C'])
A = [pd.Timestamp('2002-01-13'), pd.Timestamp('2002-01-13'), pd.Timestamp('2002-01-13'), pd.Timestamp('2002-01-13'),
     pd.Timestamp('2002-01-14'), pd.Timestamp('2002-01-14'), pd.Timestamp('2002-01-14'), pd.Timestamp('2002-01-14')]
B = [18, 7, 11, 26, 13, 25, 9, 4]
C = [120, 150, 130, 140, 180, 165, 150, 190]

df['A'] = A
df['B'] = B
df['C'] = C
print(df)

# build df2
df2 = df.loc[df['B'].sub(10).abs().groupby(df['A']).idxmin()]
print(df2)

# find indices in df that meet op criteria
df_ind = df2.apply(lambda row: ((df.A == row.A) & (df.C == row.C+20)).idxmax() if ((df.A == row.A) & (df.C == row.C+20)).sum() > 0 else (df.C.loc[(df.C < row.C+20) & (df.A == row.A)]).idxmax(), axis=1)
print(df_ind)

2    1
6    5

# Build df3
df3 = df.loc[df_ind.tolist(), :]
print(df3)

结果：

           A   B    C
1 2002-01-13   7  150
5 2002-01-14  25  165

【讨论】：