我有一个简单的 pandas 数据框，它有一个范围列。
map_dict = { 'range' : [50, 100, 200, 500, 1000, 2000, 5000, 10000, 20000, 40000, 80000, 120000],
'sample' : [1000, 1000, 1000, 1000, 2000, 2000, 2000, 2000, 2000, 2000, 2000, 2000] }
pd.DataFrame.from_dict(map_dict)
我有一个值让我们说 x 现在我想比较列范围内每一行的 x，例如如果 x> 200 & x< 500 则将 x 与列样本中的匹配值相加。
再举个例子，如果 x = 4000，因为在这种情况下，范围列中的 x> 2000 & x< 5000。所以 sample 列中的匹配值为 2000，所以我将与 2000 相加
output:6000
如何比较其他数据框中的值并在下一列中获取匹配值？
最佳答案
我相信您需要减去值，比较大于 0 并获得 sample 列的第一个匹配值:
x = 4000
y = next(iter(df.loc[df['range'].sub(x) > 0, 'sample']))
#alternative for first matched value
#y = df.loc[ y > 0, 'sample'].to_numpy()[0]
print (y)
2000
print (x + y)
6000
关于python - 比较其他 Pandas 数据框每一行的值(value)，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/64117712/