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如何将一个dataframe中的值更改为另一个dataframe中的值,并且最接近匹配?

要将一个dataframe中的值更改为另一个dataframe中的值,并且最接近匹配,可以使用以下步骤:

  1. 首先,导入所需的库,如pandas和numpy。
代码语言:txt
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import pandas as pd
import numpy as np
  1. 创建两个dataframe,一个是源dataframe,另一个是目标dataframe。
代码语言:txt
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source_df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5],
                          'B': [10, 20, 30, 40, 50]})
target_df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5],
                          'B': [100, 200, 300, 400, 500]})
  1. 定义一个函数,用于找到目标dataframe中与源dataframe中某个值最接近的值。
代码语言:txt
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def find_closest_value(value, target_column):
    return target_column.iloc[(target_column - value).abs().argsort()[:1]].values[0]
  1. 使用apply函数遍历源dataframe的每个值,并将其替换为目标dataframe中最接近的值。
代码语言:txt
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source_df['B'] = source_df['B'].apply(lambda x: find_closest_value(x, target_df['B']))
  1. 最后,打印修改后的源dataframe。
代码语言:txt
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print(source_df)

这样,源dataframe中的值就会被更改为目标dataframe中最接近的值。

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