Python 数据框：识别系列的百分位值，获取相应的观察值'；其他系列的s值

我有一个由两列组成的熊猫数据帧：

path

和

loss

• path

  值是0到300之间的整数

• loss

  值是带有大量小数位的浮点数

我想在

损失

中识别百分位值，然后获取相应的

路径

值。我使用以下代码来确定百分位数：

c80 = np.percentile(df['loss']], 80)

然后，我尝试了许多失败的解决方案，最近一次是：

c80_path = df[df['loss'] == c80].path

及

打印结果

c80\u路径

值返回

“Series（[]，Name:dtype:int64）”

我期望一个介于0和300之间的整数值。有什么想法吗？

百分位数可以（在这种情况下将）是一个不在<代码>损失列中的值。因此，

df['loss']==c80

不会产生任何结果。要找到最接近的值，可以尝试以下方法：

c80_path=df.iloc[（df['loss']-c80.abs（）.argsort（）[0]['path']

c80_path = df.loc[df['loss'] == c80,'path']