Python 调用dataframe列时，find_nearest函数出错

我有如下数据：

df1 = pd.DataFrame(columns=list('XY'))
df1['X'] = np.arange(0,100,0.1)
df1['Y'] = np.cos(df1['X']) + 30

df2 = pd.DataFrame(columns=list('AB'))
symbols['X'] = [22, 43, 64, 86]

我将函数定义为：

def find_nearest(df1, df1['X'], df2['A'], df1['Y']):
        array = np.asarray(df1['X'])
        idx = (np.abs(array - df2['A'])).argmin()
        return df1.iloc[idx][df1['Y']]

但是我在调用行中数据帧的列时遇到语法错误：

def find_nearest(df1, df1['X'], df2['A'], df1['Y']):

当我直接调用数据帧的列时，函数似乎不喜欢。如果我将这些列分配到它们自己的变量中，则效果很好。但为了记忆起见，我正试图避免这种情况

---

有人知道解决方法吗？如果需要澄清，请告诉我。

df1['X']

在python中不是有效的变量名，您可以改为：

def查找最近的（df1、df1\U X、df2\U A、df1\U Y）：
数组=np.asarray（df1_X
idx=（np.abs（array-df2_A））.argmin（）
返回df1.iloc[idx][df1_Y]

或者只是：

def查找最近的（df1、df2）：
array=np.asarray（df1['X']）
idx=（np.abs（array-df2['A']）.argmin（）
返回df1.iloc[idx][df1['Y']]

这可能有助于实现高效的数据帧-。在这种情况下调用dataframe列仍然会产生语法错误。尽管这样更有效，但一旦解决了语法错误，我可以使用它来代替原来的语法错误。感谢@DivakarLinked one需要数组，它会找到一个数组相对于一个数组最接近的argmin索引另外，您需要相应地输入-

df1['X'].values

，等等。您在定义函数时缺少了一个括号，这可能是因为它只是检查了原始代码，而不是它。我只是忘了把它放在这里。感谢您的帮助，尽管@Ayoubzarou认为它很简单。这很有效，感谢我的帮助，愉快地编码