python - 如何获取数据框列中数字周围的值？

Question

假设以下示例 DataFrame:

df = pd.DataFrame([10,15,9,3,5,6,7,12,9], columns = ['numbers']).sort_values(by = 'numbers')

print df

   numbers
3       3
4       5
5       6
6       7
2       9
8       9
0      10
7      12
1      15

对于 numbers 列中的每个值，我想获取该值及其周围的 4 数字。这样，只要有可能，我就希望比当前值小 2 个数字，大 2 个数字。如果不可能，我想获取小于该值的 k 个数和大于该值的 n 个数，这样 k + n = 4。

循环我的例子，第一个值是3。没有小于3的数，所以输出为大于3的4个数:
3,5,6,7,9

期望的输出:输出列具有所需的输出，对应于数字列中的每个输入。 (我用引号来突出当前值)

   numbers  Output
3       3     '3' ,5,6,7,9
4       5     3, '5' ,6,7,9
5       6     3,5, '6' ,7,9
6       7     5,6, '7' ,9,9
2       9     6,7, '9' ,9,10
8       9           .
0      10           .
7      12           .
1      15     9,9,10,12, '15'

Answer 1

设置

df = pd.DataFrame([10,15,9,3,5,6,7,12,9], columns = ['numbers']).sort_values(by = 'numbers')

解决方案

#reset index so it's sorted
df.reset_index(inplace=True)

#build reference index lists
start = [0,1]+[2]*(len(df)-4)+[3,4]
end = start[::-1]

#Extract elements based on the start and end reference index.
df['output'] = df.apply(lambda x: sum([df.iloc[x.name-start[x.name]:x.name]['numbers'].tolist(),
                  [x['numbers']],df.iloc[x.name+1:x.name+end[x.name]+1]['numbers'].tolist()],[]), axis=1)

df
Out[610]: 
   index  numbers              output
0      3        3     [3, 5, 6, 7, 9]
1      4        5     [3, 5, 6, 7, 9]
2      5        6     [3, 5, 6, 7, 9]
3      6        7     [5, 6, 7, 9, 9]
4      2        9    [6, 7, 9, 9, 10]
5      8        9   [7, 9, 9, 10, 12]
6      0       10  [9, 9, 10, 12, 15]
7      7       12  [9, 9, 10, 12, 15]
8      1       15  [9, 9, 10, 12, 15]