Python3 pandas -迭代两个数据帧之间的记录，并按列组计算最小距离

Python3 pandas是一种流行的数据分析和处理工具，而pandas库是其核心组件之一。它提供了高效的数据结构和数据分析工具，可以轻松处理和操作大型数据集。

在处理两个数据帧之间的记录时，可以使用pandas库中的merge函数来实现。merge函数可以根据指定的列将两个数据帧进行合并，并根据需要进行计算和分组。

以下是一个示例代码，演示如何迭代两个数据帧之间的记录，并按列组计算最小距离：

import pandas as pd

# 创建两个示例数据帧
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [7, 8, 9], 'B': [10, 11, 12]})

# 合并两个数据帧
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='A')

# 计算最小距离
merged_df['min_distance'] = merged_df[['B_x', 'B_y']].min(axis=1)

# 按列组计算最小距离
grouped_df = merged_df.groupby('A')['min_distance'].min()

print(grouped_df)

在上述代码中，首先创建了两个示例数据帧df1和df2。然后使用merge函数将两个数据帧按照'A'列进行合并，得到merged_df。接下来，通过min函数计算了'B_x'和'B_y'列的最小值，将结果存储在'min_distance'列中。最后，使用groupby函数按照'A'列进行分组，并计算'min_distance'列的最小值。

这样，我们就可以得到按列组计算的最小距离。

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