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python - 比较其他熊猫数据框每一行的值

问题描述

我有一个简单的熊猫数据框，它有一个范围列。

map_dict =    { 'range' : [50, 100, 200, 500, 1000, 2000, 5000, 10000, 20000, 40000, 80000, 120000], 
               'sample' : [1000, 1000, 1000, 1000, 2000, 2000, 2000, 2000, 2000, 2000, 2000, 2000] }

pd.DataFrame.from_dict(map_dict)

我有一个值，可以说 x 现在我想比较列范围内每一行的 x，例如，如果 x> 200 & x< 500，则将 x 与列样本中的匹配值相加。

另一个例子，如果 x = 4000，因为在这种情况下，范围列中的 x> 2000 & x< 5000。所以列样本中的匹配值将是 2000，所以我将与 2000 相加

output:6000

如何比较其他数据框中的值并在下一列中获取匹配值？

标签： pythonpandasnumpy

解决方案

我相信你需要减去值，通过更大的喜欢进行比较0并获得sample列的第一个匹配值：

x = 4000

y = next(iter(df.loc[df['range'].sub(x) > 0, 'sample']))
#alternative for first matched value
#y = df.loc[ y > 0, 'sample'].to_numpy()[0]
print (y)
2000

print (x + y)
6000

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