python - Pandas .DataFrame : find the index of the row whose value in a given column is closest to (but below) a specified value

Question

在 Pandas.DataFrame 中，我想找到给定列中的值最接近(但低于)指定值的行的索引。具体来说，假设我得到了数字 40 和 DataFrame df:

|    |   x |
|---:|----:|
|  0 |  11 |
|  1 |  15 |
|  2 |  17 |
|  3 |  25 |
|  4 |  54 |

我想找到 df["x"] 较低但尽可能接近 40 的行索引。这里，答案为 3，因为 df[3,'x']=25 较小比给定数字 40 但最接近它。 我的数据框还有其他列，但我可以假设列“x”正在增加。

为了精确匹配，我做了(如果有更好的方法请纠正我):

    list = df[(df.x == number)].index.tolist()
    if list:
        result = list[0]

但对于一般情况，我不知道如何以“矢量化”方式做到这一点。

Answer 1

按 Series.lt 过滤 40 以下的行在 boolean indexing并通过 Series.idxmax 得到 mximal 索引值:

a = df.loc[df['x'].lt(40), 'x'].idxmax()
print (a)
3

---

为了提高性能，可以使用 numpy.where使用np.max，如果默认索引，解决方案有效:

a = np.max(np.where(df['x'].lt(40))[0])
print (a)
3

如果不是默认RangeIndex:

df = pd.DataFrame({'x':[11,15,17,25,54]}, index=list('abcde'))

a = np.max(np.where(df['x'].lt(40))[0])
print (a)
3

print (df.index[a])
d