Question

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--15

DFTwo

 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DFTwo中的每个值中减去DFOne.NumberValueCol1，直到得到最小的差异。

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值的值为10）

 1. Result - 5
 2. Result - 3
 3. Result - 1
 4. Result - 4
 5. Result - 7

在这种情况下，ID 3 - DFTwo.NumberValueCol2（9），产生最小的差值1.所以我想将此值映射到 DFOne.NumberValueCol1 - 10.

第二次迭代将以ID 2，DFOne.NumberValueCol1值11开始。但是，不是开始减法从DFTwo.NumberValueCol2的开头，它将从匹配的点开始下一个可用的ID。因此，由于与ID 3匹配，下一个起始点将是ID 4，并且它将与第一个逻辑相同，以获得最小的差异

我希望这不会太混乱。我来自t-sql世界，所以我试图了解如何使用Pandas而不是传统的sql server游标来进行这种类型的计算。

Answer 1

您的问题归纳为：

在DFTwo中找到最大值，从DFOne中的第一个值中减去该值。
使用DFTwo中最大值的索引，从该索引向前切片DFTwo。
使用第二行DFone转到步骤1。

一个工作示例：

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']))

但是，我们在这里遇到的问题是DFTwo最终 nil 。

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

带有新except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

表面上看，这在现实世界的用例中不会成为问题，因为DFTwo足以支持这种切片？如果没有关于实际业务逻辑的更多信息，这是我最好的尝试。

熊猫在两个数据框架之间减去

1 个答案: