Python 在使用'；如果循环'；

我有两个长度不等的数据帧df和df_IGR，它们都有我想要比较的列Lat和Lon

当我进行元素比较时，这样我就能够从两个df中的任何一个中提取任何列值，其中两个df之间的Lat和Lon差小于0.005

for row in df_IGR.itertuples():
    print(df.index[((df.Lat - row.Lat) < 0.005) & ((df.Lon - row.Lon) < 0.005)])

---

这是一个易读的单行答案。我刚刚添加了一些数据，以便更清楚地了解正在发生的事情。通过生成的布尔数组，您可以根据需要应用

任何

或

所有

函数

Lat1 = [3, 1, 4, 6, 1, 4, 9]  # df_IGR.Lat.values
Lat2 = [6, 7, 4, 1, 3]        # df.Lat.values

Lon1 = [5, 4, 5, 6, 8, 3, 9]  # df_IGR.Lon.values
Lon2 = [4, 2, 1, 6, 5]        # df.Lon.values

comparison = [[(i - j < 3) & (k - l < 3) for i, k in zip(Lat1, Lon1)] \
                                         for j, l in zip(Lat2, Lon2)]

# [[True, True, True, True, False, True, False],
#  [False, True, False, False, False, True, False],
#  [False, False, False, False, False, True, False],
#  [True, True, False, False, True, False, False],
#  [True, True, True, False, False, True, False]]

Lat1=[3,1,4,6,1,4,9]#df#u IGR.Lat.values
Lat2=[6,7,4,1,3]#df.Lat.values
Lon1=[5,4,5,6,8,3,9]#df#IGR.Lon.values
Lon2=[4,2,1,6,5]#df.Lon.values
比较=[（i-j<3）和（k-l<3）对于i，k-in-zip（Lat1，Lon1）]\
对于zip中的j，l（Lat2，Lon2）]
#[[真，真，真，真，假，真，假]，
#[假，真，假，假，假，真，假]，
#[假，假，假，假，假，真，假]，
#[真，真，假，假，真，假，假]，
#[真，真，真，假，假，真，假]]

df.Lat

是一个系列

df.Lat-row.Lat也是如此

（df.Lat-row.Lat）<0.0005
也是如此

（（df.Lat-row.Lat）<0.0005）和（（df.Lon-row.Lon）<0.0005）也是如此

最后一个序列是一个布尔序列，它告诉您
df
中的哪些点与df_IGR中的这一行足够接近。而这整个系列不可能是真是假——这就是错误所说的

我不太清楚你到底想达到什么目的，所以我只能解释错误

但是，如果要计算足够接近的点对的数量，可以执行嵌套循环：

count = 0
for row_IRG in df_IGR.itertuples():
    for row in df.itertuples():
        if (((row_IRG.Lat - row.Lat) < 0.0005) & ((row_IRG.Lon - row.Lon) < 0.0005)):
        print (row.Name, row_IRG.Name)
        count = count + 1
print (count)

count=0
对于df_IGR.itertuples（）中的行IRG：
对于df.itertuples（）中的行：
如果（（（排IRG.Lat-排Lat）<0.0005）和（（排IRG.Lon-排Lon）<0.0005））：
打印（row.Name，row_IRG.Name）
计数=计数+1
打印（计数）
您需要将
count=0
移出循环，
&
在python中也是按位的，您需要
和
。最后，什么是
df.Lat
您不需要在
df
以及
df_IGR
的每一行上循环？您能提供一些数据吗？@Nick添加了数据以供澄清。我想从df_IGR中获取一个Lat和Lon值，并检查条件。在满足要求的情况下，我想打印该Lat的df_IGR.Name，并Lon@Cleb为数据编辑我最初是用zip接近它的，但它破坏了我的系统，因为它压缩了2个巨大的df。这是我问的问题，您知道可以将pd.Series直接输入到zip中，以避免创建大型列表，例如
zip（df_IGR.Lat，df_IGR.Lon）
。这样您就不会创建新的列表/对象
pd.Series
是可编辑的，就像列表一样。是的，当条件满足时，我想从df_IGR获取row_IGR.Name和其他一些列值。但是，您的方法出现了一个语义错误，我无法理解（假设print语句在IF循环中）。如果我打印（row_IRG.Name，row_IRG.Lat，row_IRG.Lon，row.Lat，row.Lon）编辑：输出的第一行是：UCCLE 50.796 4.358 78.793 179.807显然它给出了两个df中的Lat Lon值不匹配的输出。这个错误是因为我应该使用类似于模运算符的条件。谢谢
Lat1 = [3, 1, 4, 6, 1, 4, 9]  # df_IGR.Lat.values
Lat2 = [6, 7, 4, 1, 3]        # df.Lat.values

Lon1 = [5, 4, 5, 6, 8, 3, 9]  # df_IGR.Lon.values
Lon2 = [4, 2, 1, 6, 5]        # df.Lon.values

comparison = [[(i - j < 3) & (k - l < 3) for i, k in zip(Lat1, Lon1)] \
                                         for j, l in zip(Lat2, Lon2)]

# [[True, True, True, True, False, True, False],
#  [False, True, False, False, False, True, False],
#  [False, False, False, False, False, True, False],
#  [True, True, False, False, True, False, False],
#  [True, True, True, False, False, True, False]]

count = 0
for row_IRG in df_IGR.itertuples():
    for row in df.itertuples():
        if (((row_IRG.Lat - row.Lat) < 0.0005) & ((row_IRG.Lon - row.Lon) < 0.0005)):
        print (row.Name, row_IRG.Name)
        count = count + 1
print (count)