如何合并/聚合最接近pandas中另一列的值的浮点数范围内的数据

在pandas中，可以使用groupby和apply方法来合并/聚合最接近另一列的值的浮点数范围内的数据。下面是具体的步骤：

首先，使用groupby方法按照需要合并/聚合的列进行分组。假设我们要合并的列为column1，另一列为column2，则可以使用以下代码进行分组：

grouped = df.groupby('column1')

接下来，定义一个函数来处理每个分组中的数据。该函数将接收每个分组的数据作为输入，并返回合并/聚合后的结果。在函数中，可以使用apply方法来应用该函数到每个分组。假设我们要合并的浮点数范围为range_min到range_max，则可以使用以下代码定义函数：

def merge_values(group):
    # 获取分组中另一列的值
    values = group['column2'].values
    
    # 找到最接近范围内的值
    closest_value = min(values, key=lambda x: abs(x - group.name))
    
    return closest_value

最后，使用apply方法将定义的函数应用到每个分组，并将结果存储在新的列中。假设我们要将合并后的结果存储在新的列merged_values中，则可以使用以下代码：

df['merged_values'] = grouped.apply(merge_values)

完成以上步骤后，merged_values列将包含合并/聚合最接近column1列的值的浮点数范围内的数据。

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