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python - 熊猫分组选择最接近的数字

问题描述

假设我有以下数据框：

d = {'store': ['s1', 's1', 's2', 's2',], 'code': ['a', 'b', 'a', 'b'], 'range': [1, 2, 3,2]}
    df = pd.DataFrame(data=d)


print(df)
    store   code     range  
0     s1      a        1           
1     s1      b        2              
3     s2      a        3           
4     s2      b        2

对于每个商店，我想选择范围最接近所选值 n 的代码，例如让我们说 n=3

结果如下：

    store   code     range  
0     s1      b        2           
1     s2      a        3

需要注意的一些小细节，在实际数据集中范围不是一个整数，而是一个双精度数，每个存储有三个代码（a，b，c），为了简单起见，这里只显示两个。

标签： pythonpandasdataframegroup-by

解决方案

尝试使用on减去该n值并获取每个商店range的值的索引：mingroupby idxmindf['store']

n = 3
new_df = (
    df.loc[(df['range'] - n).abs().groupby(df['store']).idxmin()]
        .reset_index(drop=True)
)

  store code  range
0    s1    b      2
1    s2    a      3

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