DFOne
1. ID-1 NumberValueCol1- 10
2. ID-2 NumberValueCol1--11
3. ID-3 NumberValueCol1--20
4. ID-4 NumberValueCol1--13
5. ID-5 NumberValueCol1--15DFTwo
1. ID-1 NumberValueCol1- 5
2. ID-2 NumberValueCol1--7
3. ID-3 NumberValueCol1--9
4. ID-4 NumberValueCol1--6
5. ID-5 NumberValueCol1--3我需要从DFOne.NumberValueCol1中的每个值减去DFTwo,直到得到最小的差值为止。
第一次迭代将从DFTwo中的每个值中减去DFOne.NumberValueCol1-10,这将导致
ID结果(DFOne.NumberValueCol1,每个DFTwo.NumberValueCol2值10个值)
1. Result - 5
2. Result - 3
3. Result - 1
4. Result - 4
5. Result - 7在这个例子中,ID3-DFTwo.NumberValueCol2 (9)产生最小的差1,所以我想把这个值映射到DFOne.NumberValueCol1 - 10。
第二次迭代将以ID 2,DFOne.NumberValueCol1值11开始,但是,它将从一个匹配点开始,而不是从DFTwo.NumberValueCol2的开头开始减法。因此,由于与ID3匹配,下一个起点将是ID4,它将执行与第一个逻辑相同的操作,以得到最小的差异。
我希望这不是太令人困惑。我来自this世界,所以我试图了解如何使用Pandas而不是传统的sql服务器游标来完成这种类型的计算。
发布于 2017-10-30 23:06:11
您的问题总结如下:
一个有用的例子:
import pandas as pd
df1 = {'id': [1,2,3,4,5], 'value': [10,11,20,13,15]}
df2 = {'id': [1,2,3,4,5], 'value': [5,7,9,6,3]}
df1 = pd.DataFrame(data=df1)
df2 = pd.DataFrame(data=df2)
print("DFTwo")
print(df2)
print('\n')
min_index = 0
df_output = []
for i in df1['value']:
try:
new_val = i - max(df2['value'])
max_index = int(df2['id'][df2['value'] == max(df2['value'])].values)
df2 = df2.iloc[max_index:,]
df_output.append( (max_index, new_val) )
except:
break
print("Output")
print(pd.DataFrame(df_output, columns = ['id','result']))然而,我们在这里遇到的问题是,DFTwo最终为零。
2 -- 1
id value
3 4 6
4 5 3
0 -- 5
id value
4 5 3
0 -- 17
Empty DataFrame
Columns: [id, value]
Index: []
Traceback (most recent call last):
File "C:/Users/Tyler/Desktop/pd_test.py", line 11, in <module>
new_val = i - max(df2['value'])
ValueError: max() arg is an empty sequence新的output子句的输出:
DFTwo
id value
0 1 5
1 2 7
2 3 9
3 4 6
4 5 3
Output
id result
0 3 1
1 4 5表面上,这在您的实际用例中不会是一个问题,因为DFTwo足够大来支持这种切片吗?如果没有更多关于实际业务逻辑的信息,这是我最好的尝试。
https://stackoverflow.com/questions/47024223
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