用另一个不同大小的数据减去熊猫数据帧

Question

我想将新的Colunm ['minIndx']关联到DataFrame。

将使用DataFrame df2中的每一行来查找具有DataFrame df的曼海顿距离，并且距df2的行最远的df的索引被认为是df2的行的minIndx

下面的代码行非常快：

#df.loc[2] is assumed to be one row of df1
k=df-df.loc[2] # Second Row 
k.abs().sum(axis=1).idxmin()
# out put in few secounds

但是下面的代码永远运行

def find_minIndx(row):
    k=df-df.row 
    return k.abs().sum(axis=1).idxmin()
df_2=df_2.head(1) # Testing For one Row
df_2['minIndx']=df_2.apply(find_minIndx)

第二个代码为什么要花太多时间，如何解决？

Answer 1

对于行，您应该使用df_2.apply（find_minIndx，axis = 1）