python - 获取行 b_1 减去行 b_2 的差值最小的行 a

Question

我有一个像这样的 Pandas 数据框:

a     b
1     4.5
1     5.1
2     6.2
2     6.4
3     7.1
3     3.2
4     0
4     0

对于每个 'a' 值，有两个数据帧行。我想获得 'a' 值，其中 abs(b1-b2) 最小。编辑:另外，我想忽略两个 'a' 条目都有 'b=0' 的情况。

使用 Pandas 可以轻松实现这一点吗？

Answer 1

IIUC 那么你可以 groupby在“a”上调用 diff和 abs要返回值对之间的绝对差，您可以使用 idxmin 获取索引:

In [127]:
df.loc[df.groupby('a')['b'].diff().abs().idxmin()]

Out[127]:
a    2.0
b    6.4
Name: 3, dtype: float64

中间步骤和输出是:

In [128]:
df.groupby('a')['b'].diff()

Out[128]:
0    NaN
1    0.6
2    NaN
3    0.2
4    NaN
5   -3.9
dtype: float64

In [129]:    
df.groupby('a')['b'].diff().abs()

Out[129]:
0    NaN
1    0.6
2    NaN
3    0.2
4    NaN
5    3.9
dtype: float64

In [130]:    
df.groupby('a')['b'].diff().abs().idxmin()

Out[130]:
3

编辑

要处理有 2 个 0 值的情况，您必须将它们过滤掉，本质上是执行双重分组:

In [157]:
df.loc[df[df['a'].isin(df.loc[df.groupby('a')['b'].diff().abs() > 0,'a'])].groupby('a')['b'].diff().abs().idxmin()]

Out[157]:
a    2.0
b    6.4
Name: 3, dtype: float64