python - 在 Pandas DataFrame 中查找数字最接近的行

Question

我有一个包含以下假设数据的 Pandas DataFrame:

   ID    Time        X-coord      Y-coord
0  1      5          68          5
1  2      8          72          78 
2  3      1          15          23 
3  4      4          81          59 
4  5      9          78          99 
5  6     12          55          12 
6  7      5          85          14 
7  8      7          58          17 
8  9     13          91          47 
9  10    10          29          87 

对于每一行(或 ID)，我想找到此数据框中时间和空间(X 和 Y)最接近的 ID。奖励:时间应该优先于 XY。理想情况下，最后我希望有一个名为“Closest_ID”的新列，其中包含数据框中最近的 ID。

我无法为此提供一个函数。

我非常感谢任何为我指明正确方向的帮助或提示!

非常感谢!

Answer 1

让我们将 df 表示为我们的数据帧。然后你可以这样做:

from sklearn.metrics import pairwise_distances

space_vals = df[['X-coord', 'Y-coord']]
time_vals =df['Time']
space_distance = pairwise_distance(space_vals)
time_distance = pairwise_distance(time_vals)

space_distance[space_distance == 0] = 1e9 # arbitrary large number
time_distance[time_distance == 0] = 1e9 # again

closest_space_id = np.argmin(space_distance, axis=0)
closest_time_id = np.argmin(time_distance, axis=0)

然后，您可以将最后 2 个结果存储在 2 列中，或者以某种方式决定哪一个更接近。

注意:此代码尚未经过检查，并且可能存在一些错误...