Question

我的代码中有一个问题，我在强调一点。

首先，这是我的数据框列：

In [23]: df['bad_%']

0       0.025
1       0.007
2       0.006
3       0.006
4       0.006
5       0.006
6       0.007
7       0.007
8       0.007
9       0.006
10      0.006
11      0.009
12      0.009
13      0.009
14      0.008
15      0.008
16      0.008
17      0.012
18      0.012
19      0.05
20      0.05
21      0.05
22      0.05
23      0.05
24      0.05
25      0.05
26      0.05
27      0.062
28      0.062
29      0.061

5143    0.166
5144    0.166
5145    0.166
5146    0.167
5147    0.167
5148    0.167
5149    0.167
5150    0.167
5151    0.05
5152    0.167
5153    0.167
5154    0.167
5155    0.167
5156    0.051
5157    0.052
5158    0.161
5159    0.149
5160    0.168
5161    0.168
5162    0.168
5163    0.168
5164    0.168
5165    0.168
5166    0.168
5167    0.168
5168    0.049
5169    0.168
5170    0.168
5171    0.168
5172    0.168
Name: bad%, Length: 5173, dtype: float64

我使用此代码检测到等于或最接近0.05（在控制台上引入的值）的值

    error = 100                     #Margin of error
    valuesA = []                    #array to save data  
    pointCut=0                      #identify cut point
    for index, row in df.iterrows():
        if(abs(row['bad%'] - a) <= error):
            valuesA = row
            error = abs(row['bad%'] - a)         
            #Variable "a" introduced by console, in this case is "0.05"
            pointCut = index

此代码在索引 5151 中返回值“ 0.05” ，乍一看不错，因为在索引“ 5151”是最后一个“ 0.05” 。

Out [27]: 
5151    0.05

但是我的目标是获得该列中的最后一个值 等于或最接近到“ 0.05” ，在这种情况下，该值对应到索引“ 5168” 中的“ 0.049” ，我需要获取此值。

存在允许这样做的算法吗？任何解决方案或建议？预先感谢。

Answer 1

如果存在的解决方案至少具有一个值：

将[::-1]用于从后面交换值，并将idxmax用于最后匹配的索引值：

a = 0.05
s = df['bad%']

b = s[[(s[::-1] <= a).idxmax()]]
print (b)
5168    0.049

或者：

b = s[(s <= a)].iloc[[-1]]
print (b)
5168    0.049
Name: bad%, dtype: float64

如果值不存在，解决方案也可以工作-空的Series会产生：

a = 0.05
s = df['bad%']
m1 = (s <= a)
m2 = m1[::-1].cumsum().eq(1)

b = s[m1 & m2]
print (b)
5168    0.049
Name: bad%, dtype: float64

样本数据：

df = pd.DataFrame({'bad%': {5146: 0.16699999999999998, 5147: 0.16699999999999998, 5148: 0.16699999999999998, 5149: 0.049, 5150: 0.16699999999999998, 5151: 0.05, 5152: 0.16699999999999998, 5167: 0.168, 5168: 0.049, 5169: 0.168}})

获得等于或最接近列数据帧中的最后一个值

1 个答案: