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我需要对两个 pandas 数据帧进行 vlookup 样式操作
Excel 中的 Vlookup 函数有一个额外参数,以确定是否应查找近似匹配或精确匹配。为了精确匹配,我知道我可以使用 join 函数。但是我该如何进行近似匹配以找到下一个更大的值呢?
例如,如果我有一个分数和成绩定义数据框,如下所示:
Student Mark
John 65
Peter 75
Jason 79
还有
Mark Symbol
50 D
60 C # table indicates a mark between 60 and 69 is a C symbol
70 B
80 A
如何获得这样的表格:
Student Mark Symbol
John 65 C
Peter 75 B
Jason 79 B
最佳答案
使用merge_asof
用于合并最近的键
In [2484]: pd.merge_asof(df1, df2, on='Mark')
Out[2484]:
Student Mark Symbol
0 John 65 C
1 Peter 75 B
2 Jason 79 B
<小时/>
详情
In [2485]: df1
Out[2485]:
Student Mark
0 John 65
1 Peter 75
2 Jason 79
In [2486]: df2
Out[2486]:
Mark Symbol
0 50 D
1 60 C
2 70 B
3 80 A
关于pandas - Pandas 中的 Vlookup 具有近似匹配,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/46357897/
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我已经使用查找表和低阶多项式近似实现了定点 log2 函数,但对整个 32 位定点范围 [-1,+1) 的准确度不太满意。输入格式为 s0.31,输出格式为 s15.16。 我在这里发布这个问题,以便
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我的目标是近似二项式变量总和的分布。我使用以下纸张The Distribution of a Sum of Binomial Random Variables作者:肯·巴特勒和迈克尔·斯蒂芬斯。 我想
我知道有方法 approximate cubic Bezier curves ( this page 也是一个很好的引用),但是有没有更快的方法来逼近 N 次贝塞尔曲线?还是只能使用下面的概括? 来自
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我是 C++ 和编码本身的初学者,所以请原谅任何词汇错误。我找不到这个具体问题,但在互联网上找到了类似的问题,但我仍然很难获得我需要的结果。 所以我使用莱布尼茨公式来近似 pi,即: pi = 4 ·
有多种方法可以通过显示名称查找联系人。例如这个答案Android - Find a contact by display name 但是我需要找到模糊匹配的联系人。例如如果找不到“Kim”,我需要返回
我一直在尝试使用以下代码使用级数表示来近似 e 以获得尽可能多的精度数字,但无论我计算多少项,精度数字的数量似乎都保持不变。即: 2.718281984329223632812500000000000
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大多数拥有计算机科学学位的人肯定知道什么是Big O stands for。 它有助于我们衡量一个算法的实际效率,如果您知道在what category the problem you are try
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我做了很多随机的数学程序来帮助我完成作业(合成除法是最有趣的),现在我想反转一个激进的表达式。 例如,在我方便的 TI 计算器中我得到 .2360679775 好吧,我想将该数字转换为等效的无理数表达
我可以通过 CPU 分析器看到,compute_variances() 是我项目的瓶颈。 % cumulative self self total
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这是迄今为止我的代码, from math import * def main(): sides = eval(input("Enter the number of sides:"))
关闭。这个问题是not reproducible or was caused by typos .它目前不接受答案。 这个问题是由于错别字或无法再重现的问题引起的。虽然类似的问题可能是on-topi
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!