使用 Pandas 为每个过滤器识别列中最接近的值

Question

我有一个包含类别和值的数据框。我需要在每个类别中找到最接近某个值的值。我想我已经接近了，但是在将 argsort 的结果应用于原始数据帧时我无法真正获得正确的输出。

例如，如果在下面的代码中定义了输入，则输出应该只有 (a, 1, True)、(b, 2, True)、(c, 2, True)，所有其他 isClosest Values 应该是错误。

如果多个值最接近，那么它应该是列出的第一个标记的值。

这是我拥有的有效代码，但我无法将其正确地重新应用于数据框。我希望得到一些指点。

df = pd.DataFrame()
df['category'] = ['a', 'b', 'b', 'b', 'c', 'a', 'b', 'c', 'c', 'a']
df['values'] = [1, 2, 3, 4, 5, 4, 3, 2, 1, 0]
df['isClosest'] = False

uniqueCategories = df['category'].unique()
for c in uniqueCategories:
    filteredCategories = df[df['category']==c]    
    sortargs = (filteredCategories['value']-2.0).abs().argsort()
    #how to use sortargs so that we set column in df isClosest=True if its the closest value in each category to 2.0?

Answer 1

您可以创建一个绝对差异列：

df['dif'] = (df['values'] - 2).abs()

df
Out: 
  category  values  dif
0        a       1    1
1        b       2    0
2        b       3    1
3        b       4    2
4        c       5    3
5        a       4    2
6        b       3    1
7        c       2    0
8        c       1    1
9        a       0    2

然后用groupby.transform检查每组的最小值是否等于你计算的差：

df['is_closest'] = df.groupby('category')['dif'].transform('min') == df['dif']

df
Out: 
  category  values  dif is_closest
0        a       1    1       True
1        b       2    0       True
2        b       3    1      False
3        b       4    2      False
4        c       5    3      False
5        a       4    2      False
6        b       3    1      False
7        c       2    0       True
8        c       1    1      False
9        a       0    2      False

df.groupby('category')['dif'].idxmin() 还会为您提供每个类别的最接近值的索引。您也可以将其用于映射。

供选择：

df.loc[df.groupby('category')['dif'].idxmin()]
Out: 
  category  values  dif
0        a       1    1
1        b       2    0
7        c       2    0

作业：

df['is_closest'] = False
df.loc[df.groupby('category')['dif'].idxmin(), 'is_closest'] = True
df
Out: 
  category  values  dif is_closest
0        a       1    1       True
1        b       2    0       True
2        b       3    1      False
3        b       4    2      False
4        c       5    3      False
5        a       4    2      False
6        b       3    1      False
7        c       2    0       True
8        c       1    1      False
9        a       0    2      False

这些方法之间的区别在于，如果您根据差异检查相等性，那么在出现平局的情况下，所有行都会得到 True。但是，对于 idxmin，第一次出现时它将 return 为真（每个组只有一个）。

Answer 2

DataFrameGroupBy.idxmin - get indexes of minimal values per group and then assign boolean mask by Index.isin 列 isClosest 的解决方案：

idx = (df['values'] - 2).abs().groupby([df['category']]).idxmin()
print (idx)
category
a    0
b    1
c    7
Name: values, dtype: int64

df['isClosest'] = df.index.isin(idx)
print (df)
  category  values isClosest
0        a       1      True
1        b       2      True
2        b       3     False
3        b       4     False
4        c       5     False
5        a       4     False
6        b       3     False
7        c       2      True
8        c       1     False
9        a       0     False

使用 Pandas 为每个过滤器识别列中最接近的值

Identifying closest value in a column for each filter using Pandas

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