2013-07-20 9 views

答えて

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私はあなたがargsortメソッドを使用することができると思います:pythonとパンダに新しいの

>>> df = pd.DataFrame({"A": 1e4*np.arange(100), "num": np.random.random(100)}) 
>>> x = 0.75 
>>> df.ix[(df.num-x).abs().argsort()[:5]] 
     A  num 
66 660000 0.748261 
92 920000 0.754911 
59 590000 0.764449 
27 270000 0.765633 
82 820000 0.732601 
>>> x = 0.33 
>>> df.ix[(df.num-x).abs().argsort()[:5]] 
     A  num 
37 370000 0.327928 
76 760000 0.327921 
8 80000 0.326528 
17 170000 0.334702 
96 960000 0.324516 
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これを一般化すると、5つの最も近い行が得られると仮定します(n個の入力があり、n個の異なる列への近さを測定したい場合)。あなたはまだこのようにしますか?もしn = 2ならば(例えばx = 0.75、y = 5.0)、 "&" df.ix [(df.num1-x).abs()。argsort()[:5]& df.num2-y).abs()。argsort()[:5]]?ありがとうございました! –

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パンダのインターフェースが変わったのですか? 'df.ix'の代わりに' df.iloc'を使う必要があります。そうでなければ、フィールドはすべて 'NaN'です。 – swenzel

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ああ問題は自分のdfのインデックスにあると思う、それは 'range(len(df))'のようなシーケンスではない。しかし、ilocは普通のインデックスと私のインデックスの両方で動作するようです。私はパンダにはあまり経験がありませんが、このような挙動は 'iloc'を使用する方がより安定していることを示唆していますか? – swenzel

3

種類を私はこれをお勧めします。

#make random df and get number 
df = pd.DataFrame({'c1':0,'c2':np.random.random(100)}) 
x = .25 
#find differences and sort 
diff = df.c2.apply(lambda z: abs(x-z)) 
diff.sort() 
#get the index for the 5 closest numbers 
inds = diff.index[:5] 

indsその後、5つの最も近い数字の元DFからのインデックスの場所を持っているでしょう。お役に立てれば!