這個問題與Pandas相關，但不完全相同：如何通過最接近的索引匹配組合兩個數據幀？.給定兩個數據框df1[['A1', 'B1']]和df2[['A2', 'B2']]，我想將它們組合起來，所以我最終得到了一個數據框df3[['A2, 'B2', 'B1', 'A1']]，其中 的等位基因值'A1'已與最接近'B2'的'B1'. 下面是一個示例，您會在最后找到完整的數據示例和可重現的代碼。df1：（重復 B1 = -9.33） A1 B10 -128.65 -12.301 -117.74 -11.982 -117.19 -11.913 -109.43 -10.034 -93.75 -9.335 -87.27 -9.336 -85.59 -5.967 -76.18 -5.51df2： A2 B20 -69.06 -12.641 -86.88 -12.122 -95.95 -11.353 -103.87 -10.674 -105.78 -9.635 -108.11 -9.206 -111.07 -9.067 -126.42 -6.37請注意 df2['A2'] 正在下降，而所有其他列都在上升。期望的輸出： A2 B2 B1 A10 -69.06 -12.64 -12.30 -128.65 1 -86.88 -12.12 -11.98 -117.74 2 -95.95 -11.35 -10.03 -109.433 -103.87 -10.67 -10.03 -109.43 4 -105.78 -9.63 -9.33 -87.27 5 -108.11 -9.20 -9.33 -87.276 -111.07 -9.06 -5.96 -85.597 -126.42 -6.37 -5.96 -85.59注意事項：的正確匹配df2['B2']=-12.12是df1['B1']=-11.98對應的df['A1']=-117.74，因為df2['B2']=-12.12大于df2['B2']=-12.30并且-11.98是列中的下一步。對于重復值df1['B1'].iloc[4] = df1['B1'].iloc[5] = -9.33，df1['A1'] = -87.27是正確的匹配，因為它是最大的值。如果最佳解決方案包括將某些列設置為索引，我根本不介意！這是一個可重現的片段：#importsimport numpy as npimport pandas as pd# Some sample datanp.random.seed(1234)data1 = {'A1':sorted(np.random.normal(100, 20, 8)*-1), 'B1':sorted(np.random.normal(10, 2, 8)*-1)}data2 = {'A2':sorted(np.random.normal(100, 20, 8)*-1,reverse = True), 'B2':sorted(np.random.normal(10, 2, 8)*-1)}# Two dataframesdf1 = pd.DataFrame(data1).round(2)df2 = pd.DataFrame(data2).round(2)# Duplicate scenario 1: Duplicate A1 valuesdf1['B1'].iloc[4] = df1['B1'].iloc[5]感謝您的任何建議！
1 回答
九州編程
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這是pd.merge_asof在首先處理重復項之后。排序'A1'然后在 上刪除重復項'B1'，'A1'為每個唯一的留下最大的值'B1'：
import pandas as pd
#df2 = df2.sort_values('B2') # If not sorted by `B2`
pd.merge_asof(df2,
df1.sort_values('A1').drop_duplicates('B1', keep='last').sort_values('B1'),
left_on='B2', right_on='B1', direction='forward')
輸出：
A2 B2 A1 B1
0 -69.06 -12.64 -128.65 -12.30
1 -86.88 -12.12 -117.74 -11.98
2 -95.95 -11.35 -109.43 -10.03
3 -103.87 -10.67 -109.43 -10.03
4 -105.78 -9.63 -87.27 -9.33
5 -108.11 -9.20 -85.59 -5.96
6 -111.07 -9.06 -85.59 -5.96
7 -126.42 -6.37 -85.59 -5.96
如果您需要保持原來的順序，可以考慮重置索引，以便在合并后將其添加為列，然后將其設置回原位并對索引進行排序。
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