Python在数据帧中查找与值最近的邻居

我有一个数据框或列表。我想找到与给定值最接近的值及其索引

我的代码：

df = pd.DataFrame({'num':[20,24,35,38]})

val = 26 

val_idx = df.iloc[(df['num']-val).abs().argsort()[:2]]

当前输出（val_idx）：

预期输出（val_idx）：

将熊猫作为pd导入
df=pd.DataFrame（[20,35,33,24,38,43]，columns=['num']）
dic=df.to_dict（）['num']
# {0: 20, 1: 35, 2: 33, 3: 24, 4: 38, 5: 43}
val=26
上限={k:v表示k，如果v>=val}
# {2: 35, 3: 77, 4: 33, 8: 38, 9: 43}
uppest_index=max（上限，键=upper.get）
# 2
lower={k:v代表k，v在dic.items（）中如果v请用
df
的正确定义编辑你的帖子，我也相信你应该用
val
而不是
input
？和
val_idx
而不是
idx
？@Julien我编辑了我的q。在上面的列表中，26更接近24，35。我很惊讶你选择了20，35。不，我的意思是20。26最接近24和20，而不是2024和35。@恐怕我不明白这个问题，您是否试图找到前两个值并返回它们的索引，给定一个
val
？因为26和24之间的距离是2，26和35之间的距离是9，20和26之间的距离只有6。
    num
1   24
0   20

    num
2   35
1   24

import numpy as np
import pandas as pd

# setup
df = pd.DataFrame({'num':[20,24,35,38]})
val = 26 

# subtract to get differences
test = np.absolute(np.subtract(val, df["num"]))

# get index
idx = np.argmin(test)
# Condition
idx = np.where(df["num"][idx] > val, [idx-1, idx], [idx, idx+1])

print(idx)