Python 如何从nsmallest而不是.core.series.series获得价值

python还很陌生，所以欢迎您提供任何建议

我正在尝试将数据从多组坐标映射到一组坐标，并尝试使用双线性插值来实现这一点

我迭代了一组数据帧，试图为插值找到最近的邻居

由于我的网格在间距上可能不均匀，我首先按Y位置排序：

for i in range(0, len(df_x['X'])):
    x_pos = df_x._get_value(i, 'X')#pull x coord y coord
    y_pos = df_y._get_value(i, 'Y')
    for n in data_list:
        df = data_list[n] #
        d_y = abs(df['Y'] - y_pos) #array of distance from Y pos
        d_y.drop_duplicates() # remove duplicates
        
        nn_y1 = d_y.nsmallest(1) # finds closest row
        nn_y2 = d_y.nsmallest(2).iloc[-1] # finds next closest row
        
        print(type(nn_y1))

        d_x_y1 = df[df['DesignY'] == nn_y1] # creates list of X at closest row

我认为这应该为我提供最接近我的点的上下限

然而，当为X位置排序时，我得到一个错误

ValueError:只能比较标签相同的系列对象

我认为这是因为

nn_y1

的类型将

关于如何获得值而不是序列，有什么建议吗？我可以用一个元素创建一个数据框架，但这似乎有点不对劲？我尝试了一些

\u get\u value（）

的组合，但没有成功。

返回：

“序列中的n个最小值，按递增顺序排序。”（键入）

在这种情况下，简单的方法是从

nsmallest（2）

解包，因为需要两个值：

nn_y1, nn_y2 = d_y.nsmallest(2)

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要直接修改代码，需要从序列中获取第一个值：

nn_y1 = d_y.nsmallest(1).iloc[0]

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或者

d_y.nsmalest（2）

可以与

iloc

一起使用两次，以获得两个值：

smallest = d_y.nsmallest(2)
nn_y1 = smallest.iloc[0]
nn_y2 = smallest.iloc[1]

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这就解决了！你知道为什么这样做有效，但是最小的（1）没有？