使用 Pandas/Python 在数据框中查找最接近的匹配数字答案

【问题标题】：Finding the closest matching numbers in dataframe using Pandas/Python使用 Pandas/Python 在数据框中查找最接近的匹配数字
【发布时间】：2017-09-01 21:12:50
【问题描述】：

我有一个数据系列：

df = pd.DataFrame({'Values': [-0.8765, -1, -1.2, 3, 4, 5, -12.0021, 10, 11, 12, -0.982]},
              index = [pd.Timestamp('20130101 09:00:00'),
                       pd.Timestamp('20130101 09:00:02'),
                       pd.Timestamp('20130101 09:00:03'),
                       pd.Timestamp('20130101 09:00:05'),
                       pd.Timestamp('20130101 09:00:06'),
                       pd.Timestamp('20130101 09:00:07'),
                       pd.Timestamp('20130101 09:00:08'),
                       pd.Timestamp('20130101 09:00:09'),
                       pd.Timestamp('20130101 09:00:10'),
                       pd.Timestamp('20130101 09:00:11'),
                       pd.Timestamp('20130101 09:00:12')
                       ])

所以，我必须在我的数据框中找到一个模式。例如，我有这样的模式：

pattern = [4,5,-12.0021,10]

所以，现在我运行这个算法：

print(df.iloc[[int(df.index.get_indexer_for((df[df.Values==i].index))) for i in pattern]])

然后它回到我身边：

                      Values
2013-01-01 09:00:06   4.0000
2013-01-01 09:00:07   5.0000
2013-01-01 09:00:08 -12.0021
2013-01-01 09:00:09  10.0000

好的，很酷。

但我还需要在我的数据框中找到类似的模式。

所以，我有这个模式：模式 = [4,5,-12.0021,10] 例如，如果我将这些值放入我的数据框中：[4,5,-12.01,10.1]。该算法不返回我，因为它只返回等于，但我也需要返回相似的。

我用了什么？

【问题讨论】：

是一个选项DTW吗？

标签： python pandas dataframe

【解决方案1】：

this question 的一个不错的解决方案建议在 numpy 数组上使用广播。

pattern = [4, 5, -12.01, 10.1]
thresh = 0.1

out = df[(np.abs(df.Values.values[:, None] - pattern) <= thresh).any(1)]
out
                      Values
2013-01-01 09:00:06   4.0000
2013-01-01 09:00:07   5.0000
2013-01-01 09:00:08 -12.0021
2013-01-01 09:00:09  10.0000

过滤是根据您可以调整的手动应用阈值完成的。

【讨论】：