Pandas group-by选择最近的数字

Question

假设我有以下数据帧：

d = {'store': ['s1', 's1', 's2', 's2',], 'code': ['a', 'b', 'a', 'b'], 'range': [1, 2, 3,2]}
    df = pd.DataFrame(data=d)


print(df)
    store   code     range  
0     s1      a        1           
1     s1      b        2              
3     s2      a        3           
4     s2      b        2           

对于每个商店，我希望选择范围最接近所选值n的代码，例如n=3

结果如下所示：

    store   code     range  
0     s1      b        2           
1     s2      a        3              

有几个小细节需要注意，在实际的数据集范围内不是一个整数，它是一个双精度的，每个商店有三个代码(a，b，c)，为了简单起见，这里只显示了两个。

Answer 1

尝试从range中减去n值，然后在df['store']上使用groupby idxmin获得每个商店的min值的索引

n = 3
new_df = (
    df.loc[(df['range'] - n).abs().groupby(df['store']).idxmin()]
        .reset_index(drop=True)
)

  store code  range
0    s1    b      2
1    s2    a      3

Answer 2

尝试：

n = 3
df.loc[df.assign(diff=(df['range']-n).abs()).groupby('store')['diff'].idxmin()]

输出：

  store code  range
1    s1    b      2
2    s2    a      3