numpy python：根据列的数字名称将值排序到正确的数组中

4xy9mtcn 于 11个月前发布在 Python

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我有两个篮子
df1是以以下形式收集的数据：

Index       0            1            2           ...
0       (float,int)  (float,int)  (float,int)  (float,int)
1       (float,int)  (float,int)  (float,int)  (float,int)
...     (float,int)  (float,int)  (float,int)  (float,int)

字符串
df2是一个空的df构建，如下所示：

df2 = pd.DataFrame(index=df1.index, columns = np.arange(min, max, step).tolist())

Index       float0      float1       float2           ...
0
1
...

型
我的问题是，我需要对df1中的每个条目，将列出的浮点数与df2中的列名进行比较，并将其对应的int数排序到df2中，并将其添加到任何预先存在的值中。
到目前为止，我得到了：

for j in range(len(df1)): # for every row
    for i in range(len(df1.columns)): # for every column
        # the following line is only pseudo code which I can't figure out how to phrase
        y = df2 column to which df1[i][j][0] is closest in value
        df2[y][j] = df2[y][j] + df1[i][j][1]

型
例如，如果：
df1 =

Index      0       1       2      ...
0       (.2,3)  (.4,5)  (.4,4)  (.6,2)
1       (.5,2)  (.8,8)  (.8,5)  (.2,9)
...     (.4,3)  (.2,7)  (.3,4)  (.7,1)

型
df2 =

Index     .24     .47     .79     ...
0
1
...

型
df2（填充）=

Index     .24     .47     .79     ...
0          3      5+4      2
1          9       2      8+5
...

型

numpy

来源：https://stackoverflow.com/questions/77531349/python-sort-a-value-into-correct-dataframe-column-based-on-the-columns-numeric

1条答案

按热度按时间

wrrgggsh1#

你可以尝试遍历df1中的每个单元格，解包元组以获得float和int值，在df2中找到最接近的列，然后相应地更新df2。下面是你如何做到这一点：

import pandas as pd
import numpy as np

# Assuming df1 is already defined
# Define df2 with the given structure
# df2 = pd.DataFrame(index=df1.index, columns=np.arange(min_value, max_value, step).tolist())

def find_closest_column(value, columns):
    """Find the column name in df2 that is closest to the given value."""
    return min(columns, key=lambda x: abs(x - value))

# Initialize df2 with zeros (or any default value you prefer)
df2 = df2.fillna(0)

for row_index in df1.index:
    for col_index in df1.columns:
        float_val, int_val = df1.at[row_index, col_index]  # Unpack the tuple from df1
        closest_col = find_closest_column(float_val, df2.columns.astype(float))
        df2.at[row_index, closest_col] += int_val  # Accumulate the int values in df2

# df2 now contains the accumulated values

字符串
此脚本将修改df2，以便对于df1中的每个元组，它在df2中查找最近的列，并在df2中累积元组的整数部分。

**注意：**确保df2中的列名是浮点型的。如果不是，可能需要在find_closest_column函数中使用df2.columns.astype（float）进行转换。此外，此解决方案假设df1和df2在索引方面正确对齐。

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