通过它最接近的索引加入pandas DataFrame
值是否有快速而好的做法?我必须为大型数据帧执行此操作,并且我已经尝试过我的黑客和解决方案,这些都很慢,因此不是很有用。
假设我有两个数据框df
和df2
。现在,我想将df2
的值加入df
,关于它的最近/最近的索引。
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(np.random.randint(0,100,size=(4, 6)),
index=[1,1.55,3.33,9.88],
columns=[1,2.66,4.66,8.33,11.11,12])
df2 = pd.DataFrame(np.random.randint(0,100,size=(2, 3)),
index=[1.51,3.31],
columns=[2.64,4.65,8.31])
In [23]: df
Out[23]:
1.00 2.66 4.66 8.33 11.11 12.00
1.00 98 40 28 36 49 92
1.55 52 51 61 64 28 98
3.33 66 33 91 21 24 79
9.88 30 21 13 62 89 22
In [24]: df2
Out[24]:
2.64 4.65 11.12
1.51 999 999 999
3.31 999 999 999
# The result should look like the following:
1.00 2.66 4.66 8.33 11.11 12.00
1.00 98 40 28 36 49 92
1.55 52 999 999 55 999 98
3.33 66 999 999 67 999 79
9.88 30 21 13 62 89 22
答案 0 :(得分:6)
<强> 设置 强>
因为OP数据帧不一致
df = pd.DataFrame(
1,
index=[1,1.55,3.33,9.88],
columns=[1,2.66,4.66,8.33,11.11,12])
df2 = pd.DataFrame(
999,
index=[1.51,3.31],
columns=[2.64,4.65,8.31])
print(df)
1.00 2.66 4.66 8.33 11.11 12.00
1.00 1 1 1 1 1 1
1.55 1 1 1 1 1 1
3.33 1 1 1 1 1 1
9.88 1 1 1 1 1 1
print(df2)
2.64 4.65 8.31
1.51 999 999 999
3.31 999 999 999
棘手我没有时间解释。 Docs
kw = dict(method='nearest', tolerance=.3)
df2.reindex(df.index, **kw).T.reindex(df.columns, **kw).T.combine_first(df)
1.00 2.66 4.66 8.33 11.11 12.00
1.00 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0
1.55 1.0 999.0 999.0 999.0 1.0 1.0
3.33 1.0 999.0 999.0 999.0 1.0 1.0
9.88 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0
我宁愿这样做
df2.stack().reindex_like(df.stack(), **kw)
但我得到了:
NotImplementedError:method =&#39; nearest&#39;尚未实现MultiIndex;见GitHub issue 9365
至少它将来会在某个时候出现。