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python - 在 Pandas DataFrame 中查找数值最接近的行

问题描述

我有一个带有以下假设数据的 Pandas DataFrame：

   ID    Time        X-coord      Y-coord
0  1      5          68          5
1  2      8          72          78 
2  3      1          15          23 
3  4      4          81          59 
4  5      9          78          99 
5  6     12          55          12 
6  7      5          85          14 
7  8      7          58          17 
8  9     13          91          47 
9  10    10          29          87

对于每一行（或 ID），我想在此数据框中找到时间和空间（X 和 Y）最接近的 ID。奖励：时间应该优先于 XY。理想情况下，最后我希望有一个名为“Closest_ID”的新列，其中包含数据框中最接近的 ID。

我无法为此提出一个功能。

我真的很感激任何帮助或提示我正确的方向！

非常感谢！

标签： pythonpandasdataframe

解决方案

让我们表示df为我们的数据框。然后您可以执行以下操作：

from sklearn.metrics import pairwise_distances

space_vals = df[['X-coord', 'Y-coord']]
time_vals =df['Time']
space_distance = pairwise_distance(space_vals)
time_distance = pairwise_distance(time_vals)

space_distance[space_distance == 0] = 1e9 # arbitrary large number
time_distance[time_distance == 0] = 1e9 # again

closest_space_id = np.argmin(space_distance, axis=0)
closest_time_id = np.argmin(time_distance, axis=0)

然后，您可以将最后 2 个结果存储在 2 列中，或者以某种方式确定哪个更接近。

注意：此代码未经检查，可能有一些错误...

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