Pandas：查找最接近的日期 - 没有 set_index - 多个条件

Question

我们有以下 Pandas 数据框：

# Whosebug question
data = {'category':[1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3], 'date':['2000-01-01', '2000-01-01', '2000-01-01', '2000-01-02', '2000-01-02', '2000-01-02', '2000-01-03', '2000-01-03', '2000-01-03']}  
df = pd.DataFrame(data=data)
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
df

category    date
0   1   2000-01-01
1   2   2000-01-01
2   3   2000-01-01
3   1   2000-01-02
4   2   2000-01-02
5   3   2000-01-02
6   1   2000-01-03
7   2   2000-01-03
8   3   2000-01-03

我们如何查询此数据框以找到类别 3 的日期 2000-01-02？所以我们正在寻找索引为 5 的行。

不用set_index('date')也能完成。原因如下，在实际数据而不是示例数据上设置索引时，我收到以下错误：

InvalidIndexError: Reindexing only valid with uniquely valued Index objects

Answer 1

取相关类别的子集，减去目标日期，得到idxmin

tmp = df.loc[df.category.eq(3)]
(tmp.date - pd.to_datetime("2000-01-02")).abs().idxmin()
# 5

Answer 2

df[(df['category']==3) & (df['date']==pd.Timestamp(2000,1,2))]

获取所有索引的列表：

df.index[(df['category']==3) & (df['date']==pd.Timestamp(2000,1,2))].tolist()

好的:)

Answer 3

要获取类别 3 的（第一个）最接近的索引日期，您可以使用：

m = df['category'].eq(3)
d = df['date'].sub(pd.Timestamp('2000-01-02')).abs()
d.loc[m].idxmin()

输出：5

Pandas：查找最接近的日期 - 没有 set_index - 多个条件

Pandas: Find closest date - without set_index - multiple conditions

python

datetime

date

pandas